GSVA（Gene Set Variation Analysis）富集分析是一種生物信息學方法，用於評估單個樣品中基因集/通路的活性程度。它通過聚合某一基因集內的基因表達量，計算出一個綜合得分，然後比較這個得分在不同條件下的變化，以評估基因集對樣品類型或病理狀態的回響。
GSVA分析的主要思想是，給定一個參考基因集合，對相應的基因表達矩陣進行標準化處理。然後根據每個樣本的表達水平，計算其相對於基因集合的得分。這一過程通常涉及特定的統計方法和輔助工具，如SVD分解、GSEA和Z-score等，用於計算基因集得分並進行可視化展示。
GSVA富集分析的優點在於它能檢測到低表達基因的變化，這些基因通常容易被忽略或過濾掉。此外，由於它是基於單個樣本的基因表達數據，因此適用於小型實驗設計，不需要大量的樣本數。GSVA富集分析可用於比較樣本組之間的基因集表達差異，並確定與特定疾病或生物學過程相關聯的基因集。
在R語言中，可以使用GSVA包來進行基因集變異分析。具體步驟包括安裝和載入GSVA及其他必要的包、讀取表達矩陣、轉換格式、讀入基因集、計算樣本在每個基因集上的得分，並最終得到一個基因集得分矩陣，可以進一步進行差異表達分析、繪製熱圖、火山圖等下游分析。
總結來說，GSVA富集分析是一種強大的工具，能夠幫助研究者從基因表達數據中提取有關基因集或通路的活性信息，從而深入了解生物過程和疾病的發生髮展機制。