Enrichissement des Voies

Que fait Enrichissement des Voies ?

Aperçu

L'analyse d'enrichissement répond à la question 'quelle biologie est surreprésentée dans mes gènes ?'. C'est l'étape finale standard après une analyse d'expression différentielle, un criblage ou un clustering. Il existe deux méthodes principales, et le choix correct est la décision la plus importante :

• ORA (analyse de surreprésentation) — prenez une liste de gènes seuillés (par exemple, padj < 0.05) et testez quels ensembles de gènes chevauchent plus que le hasard, en utilisant les tests exacts de Fisher / hypergéométriques. Outils : Enrichr, g:Profiler.
• GSEA (analyse d'enrichissement d'ensemble de gènes) — prenez la liste classée complète des gènes (sans seuil) et testez si chaque ensemble de gènes est concentré vers le haut ou le bas. La GSEA pré-classée utilise un score par gène (par exemple, la statistique stat de DESeq2). Meilleure lorsque les effets sont larges et subtils.

Cette compétence orchestre ces analyses, les bases de données d'ensembles de gènes qui les sous-tendent, et les pièges d'interprétation qui rendent les résultats erronés ou impubliables.

Quand Utiliser Cette Compétence

Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur souhaite :

• Trouver des termes GO / KEGG / Reactome / WikiPathways / MSigDB Hallmark enrichis dans une liste de gènes.
• Exécuter une GSEA / GSEA pré-classée sur les résultats de DESeq2, edgeR, limma, ou Scanpy rank_genes_groups.
• Noter l'activité d'une voie par échantillon/cellule (ssGSEA, GSVA).
• Interpréter, dédupliquer et visualiser les résultats d'enrichissement, ou construire un tableau/figure publiable.
• Décider entre ORA et GSEA, choisir des bibliothèques d'ensembles de gènes, choisir un fond, ou résoudre des problèmes d'identifiants de gènes.

Pour des consultations rapides ponctuelles d'Enrichr, la compétence gget (gget enrichr) est plus légère ; pour les API brutes de voies/interactions (Reactome, KEGG, STRING), consultez la compétence database-lookup. Utilisez cette compétence pour des flux de travail d'enrichissement complets et défendables.

Choisir la Bonne Méthode

Situation	Méthode	Outil / point d'entrée
Vous avez une liste discrète de hits (gènes DE, hits de criblage, marqueurs de cluster)	ORA	gp.enrichr(...) ou g:Profiler
Vous avez une liste classée complète (chaque gène testé + un score)	GSEA pré-classée	gp.prerank(...)
Vous avez une matrice d'expression + des étiquettes de classe	GSEA	gp.gsea(...)
Vous voulez un score de voie par échantillon/cellule	ssGSEA / GSVA	gp.ssgsea(...), gp.gsva(...)
Vous avez besoin d'un fond personnalisé ou de 500+ organismes	ORA avec domaine personnalisé	g:Profiler (domain_scope='custom')
Vous voulez une activité de facteur de transcription / signalisation (PROGENy, DoRothEA)	inférence d'activité	voir references/databases-and-gene-sets.md (decoupler)

En cas de doute : une liste seuillée → ORA ; un tableau classé avec des scores → GSEA. Ne seuillez jamais une liste pour la donner ensuite à GSEA — cela supprime le classement dont dépend la GSEA.

Configuration

uv pip install gseapy gprofiler-official
# gseapy importe pandas, numpy, scipy, matplotlib. Un accès réseau est nécessaire pour
# les téléchargements Enrichr, g:Profiler, et MSigDB. Pour une ORA entièrement hors ligne,
# utilisez un fichier GMT local avec gp.enrich() (voir references/gseapy.md).

Vérifiez et listez les bibliothèques d'ensembles de gènes disponibles (les noms changent avec le temps — ne les codez jamais en dur aveuglément) :

import gseapy as gp
names = gp.get_library_name(organism="human")   # 200+ bibliothèques Enrichr
print([n for n in names if "Reactome" in n or "KEGG" in n or "Hallmark" in n])

Démarrage Rapide

ORA sur une liste de hits (gseapy + Enrichr)

import gseapy as gp

# Les bibliothèques Enrichr attendent des SYMBOLES de gènes HGNC (humain : MAJUSCULES). Mappez d'abord les identifiants si nécessaire.
genes = [g.strip() for g in open("deg_symbols.txt") if g.strip()]

enr = gp.enrichr(
    gene_list=genes,
    gene_sets=["MSigDB_Hallmark_2020", "GO_Biological_Process_2023",
               "KEGG_2021_Human", "Reactome_2022"],
    organism="human",
    outdir=None,            # en mémoire ; définissez un chemin pour aussi écrire des tableaux/graphiques
)
res = enr.results
sig = res[res["Adjusted P-value"] < 0.05].sort_values("Adjusted P-value")
print(sig[["Gene_set", "Term", "Overlap", "Adjusted P-value", "Combined Score", "Genes"]].head(20))

GSEA pré-classée à partir de résultats DESeq2

import gseapy as gp
import pandas as pd

res = pd.read_csv("deseq2_results.csv", index_col=0)   # index = symboles de gènes
# Classez par la statistique de test (signe = direction, magnitude = preuve). C'est
# plus stable que de classer par log2FoldChange, qui est bruité pour les gènes à faible compte.
rnk = res["stat"].dropna().sort_values(ascending=False)
rnk.index = rnk.index.str.upper()
rnk = rnk[~rnk.index.duplicated(keep="first")]

pre = gp.prerank(
    rnk=rnk,
    gene_sets=["MSigDB_Hallmark_2020", "GO_Biological_Process_2023"],
    min_size=15, max_size=500,        # supprime les ensembles trop petits/trop grands (bruyants ou génériques)
    permutation_num=1000, seed=123,   # seed = valeurs p reproductibles
    threads=4, outdir=None,
)
out = pre.res2d.sort_values("FDR q-val")
print(out[["Term", "ES", "NES", "NOM p-val", "FDR q-val", "Lead_genes"]].head(20))

Si vous n'avez pas de colonne stat, construisez le classement à partir de sign(log2FoldChange) * -log10(pvalue).

Flux de Travail Principal

Pour une analyse défendable, parcourez ces étapes. Les étapes intermédiaires (type d'ID, fond) sont celles où les résultats échouent le plus souvent silencieusement.

Étape 1 — Définir les entrées et choisir la méthode

Confirmez : quels gènes, quel organisme, y a-t-il un score par gène (→ GSEA) ou juste une liste (→ ORA), et quelle comparaison ils représentent (la direction est importante pour l'interprétation).

Étape 2 — Mettre les identifiants de gènes dans le bon espace de noms

Les bibliothèques Enrichr/MSigDB sont indexées par symboles de gènes (humain MAJUSCULES, souris avec première lettre en majuscule). Si vous avez des identifiants Ensembl/Entrez, convertissez d'abord. Voir references/databases-and-gene-sets.md pour gp.Biomart, g:Profiler g:Convert, et mygene. Un décalage silencieux d'ID est la cause n°1 de 'rien n'est significatif'.

Étape 3 — Choisir les bibliothèques d'ensembles de gènes en fonction de la question

Hallmark (thèmes larges) → GO:BP (mécanisme) → KEGG/Reactome/WikiPathways (voies curatées) → C7 (immunitaire), etc. N'exécutez pas 50 bibliothèques ; choisissez-en 2–4 qui correspondent à la biologie. Catalogue et guide de sélection : references/databases-and-gene-sets.md.

Étape 4 — Définir l'univers de fond (ORA uniquement)

Le fond doit être les gènes qui auraient pu être détectés dans votre test (par exemple, tous les gènes exprimés/testés), pas le génome entier. Un fond incorrect gonfle la significativité. Enrichr utilise un fond fixe ; lorsque le fond est important, utilisez g:Profiler avec domain_scope='custom' + votre background, ou gp.enrich() avec un fond explicite. Justification dans references/interpretation.md.

Étape 5 — Exécuter l'analyse

Utilisez les modèles du Démarrage Rapide ou le script inclus scripts/run_enrichment.py. Pour GSEA, définissez toujours une seed et reportez permutation_num.

Étape 6 — Filtrer sur les p-values ajustées

Utilisez Adjusted P-value (ORA, Benjamini–Hochberg) ou FDR q-val (GSEA), pas les p-values brutes. Seuil typique 0.05 ; vérifiez également le chevauchement/le nombre de gènes pour qu'un 'hit' ne soit pas 1 gène sur un ensemble de 2000 gènes.

Étape 7 — Visualiser

Les nuages de points (dotplots), diagrammes à barres, cartes d'enrichissement et tracés de score de course GSEA sont intégrés dans gseapy (gp.dotplot, gp.barplot, gp.enrichment_map, gp.gseaplot). Voir references/gseapy.md.

Étape 8 — Réduire la redondance et interpréter

GO surtout renvoie de nombreux termes quasi-dupliqués. Réduisez avec une carte d'enrichissement (similarité terme–terme), chevauchement des gènes 'leading-edge', ou termes parents, et signalez les termes représentatifs. Le cadre d'interprétation et un format de tableau publiable sont dans references/interpretation.md.

Script d'Aide

scripts/run_enrichment.py exécute ORA ou GSEA de bout en bout et écrit un tableau de résultats plus un nuage de points (dotplot), en gérant le code standard (nettoyage des symboles, déduplication, suppression des NA, construction du classement à partir d'un tableau DESeq2, filtrage FDR par bibliothèque).

# ORA à partir d'une liste de hits (un symbole de gène par ligne)
python scripts/run_enrichment.py ora \
  --genes deg_symbols.txt \
  --libraries MSigDB_Hallmark_2020 GO_Biological_Process_2023 KEGG_2021_Human \
  --organism human --outdir results/

# GSEA pré-classée à partir d'un CSV de résultats DESeq2 (construit automatiquement le classement à partir de `stat`)
python scripts/run_enrichment.py gsea \
  --deseq2 deseq2_results.csv \
  --libraries MSigDB_Hallmark_2020 GO_Biological_Process_2023 \
  --organism human --outdir results/ --seed 123

# GSEA pré-classée à partir d'un fichier de classement explicite à 2 colonnes (gène, score)
python scripts/run_enrichment.py gsea --rnk ranked_genes.csv --outdir results/

Exécutez python scripts/run_enrichment.py --help pour toutes les options (fichier de fond, seuil FDR, taille d'ensemble min/max, permutations).

Pièges Courants

Ceux-ci causent la plupart des résultats erronés ou irreproductibles :

1. Décalage d'identifiant de gène / organisme — symboles vs Ensembl, casse humain vs souris. Mappez les ID et définissez correctement organism, sinon les correspondances tombent silencieusement à ~zéro.
2. Mauvais fond (ORA) — utiliser le génome entier au lieu de l'ensemble de gènes testé/exprimé gonfle les p-values. Définissez un fond personnalisé quand c'est important.
3. Seuillage avant GSEA — GSEA a besoin de la liste classée complète ; seule l'ORA utilise une liste seuillée.
4. Classement GSEA uniquement par log2FoldChange — instable pour les gènes à faible compte ; préférez stat ou sign(LFC) * -log10(p).
5. Tests multiples entre bibliothèques — le FDR est calculé au sein d'une bibliothèque ; exécuter de nombreuses bibliothèques multiplie les tests. Reportez le FDR par bibliothèque et restez conservateur.
6. Termes GO redondants — ne signalez pas 40 variantes du même terme ; réduisez et montrez des représentants.
7. Significativité ≠ pertinence — vérifiez le nombre de chevauchements et la taille de l'ensemble de gènes ; les petits ensembles atteignent la significativité trivialement.
8. Liste trop courte/longue pour ORA — <10 gènes est sous-puissant ; >2000 perd en spécificité (envisagez GSEA à la place).
9. Pas de métadonnées de reproductibilité — les bibliothèques Enrichr/GO sont versionnées et dérivent avec le temps. Enregistrez les noms des bibliothèques + la date et définissez une seed GSEA.

Intégration avec d'Autres Compétences

• En amont (d'où viennent les gènes) : pydeseq2 (gènes DE + stat pour GSEA), scanpy (marqueurs/scores rank_genes_groups), depmap/pytdc (hits de criblage), compétences protéomiques (pyopenms, matchms).
• Bases de données / ID : database-lookup (Reactome, KEGG, STRING, API Gene Ontology), gget (gget enrichr chemin rapide, gget info pour le mappage d'ID), bioservices.
• En aval : scientific-visualization (figures personnalisées), networkx (graphes de cartes d'enrichissement), scientific-writing / literature-review (interpréter et citer), statistical-analysis (détails des tests multiples).

Fichiers de Référence

Lisez le fichier pertinent lorsque vous avez besoin d'approfondir :

• references/gseapy.md — API complète de gseapy : enrichr, enrich hors ligne, prerank, gsea, ssgsea, gsva, Msigdb, Biomart, get_library_name/read_gmt, chaque graphique, signification des colonnes de résultats, utilisation de GMT/hors ligne, et dépannage (limites de débit, résultats vides).
• references/databases-and-gene-sets.md — GO, KEGG, Reactome, WikiPathways, collections MSigDB, nommage des bibliothèques Enrichr, sources g:Profiler, gestion des organismes, conversion d'ID de gènes, sélection de bibliothèques par question, et pointeurs vers les API Reactome/STRING et l'inférence d'activité decoupler.
• references/interpretation.md — statistiques ORA vs GSEA, choix de l'univers de fond, méthodes de tests multiples (BH vs g:SCS vs Bonferroni), gènes 'leading-edge', réduction de la redondance, effet vs significativité, un modèle de tableau publiable, et liste de contrôle de reproductibilité.

Ressources

• Documentation gseapy : https://gseapy.readthedocs.io/ · dépôt : https://github.com/zqfang/GSEApy
• g:Profiler : https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/ · Client Python : https://pypi.org/project/gprofiler-official/
• Enrichr : https://maayanlab.cloud/Enrichr/ · MSigDB : https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/
• Méthode GSEA : Subramanian et al. (2005) PNAS, DOI : 10.1073/pnas.0506580102

Citation des Compétences Scientifiques Agents

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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