vacation/gsva

GSVA / ssGSEA 命令行界面与Python模块镜像

镜像概述

本镜像封装了Bioconductor GSVA（基因集变异分析）包的Python实现命令行界面（CLI）和Python模块，支持高效计算单样本基因集富集分析（ssGSEA）。用户无需手动安装R及相关依赖，即可直接通过Docker运行GSVA工具，或在Python代码中调用模块进行分析。

核心功能

• 支持多种富集分析方法：GSVA、ssGSEA、zscore、plage
• 接受CSV/TSV格式的基因表达数据输入，输出通路富集结果
• 提供Python API，可在Jupyter Notebook等环境中集成使用
• 支持并行计算，提升分析效率
• 可通过参数配置调整分析参数（如通路大小过滤、统计方法等）

使用场景

• 生物信息学研究中RNA-seq或微阵列数据的通路富集分析
• 批量处理基因表达数据，生成通路活性谱
• 在Python工作流中集成基因集富集分析步骤

配置说明

Docker部署示例

1. 挂载当前目录到容器，运行GSVA分析：

bash
docker run -v $(pwd):$(pwd) docker.xuanyuan.run/vacation/gsva:1.0.4 \
    GSVA --gmt $(pwd)/c2.cp.v6.0.symbols.gmt \
         $(pwd)/example_expression.csv \
         --output $(pwd)/example_pathways.csv

2. 查看命令行参数帮助：

bash
docker run docker.xuanyuan.run/vacation/gsva:1.0.4 GSVA -h

关键参数说明

• --gmt：指定通路基因集文件（GMT格式）
• --method：选择富集分析方法（默认GSVA）
• --kcdf：设置分布类型（连续数据用Gaussian，计数数据用Poisson）
• --output：指定输出文件路径
• --parallel_sz：设置并行计算的处理器数量

Python模块使用示例

在Python代码中调用GSVA模块：

python
import pandas as pd
from GSVA import gsva, gmt_to_dataframe

# 读取通路基因集和表达数据
genesets_df = gmt_to_dataframe('c2.cp.v6.0.symbols.gmt')
expression_df = pd.read_csv('example_expression.csv', index_col=0)

# 执行GSVA分析
pathways_df = gsva(expression_df, genesets_df)
print(pathways_df.head())