但说到统计学原理，就有点麻烦了，我试着用自己的思路阐释一下：

假设芯片或者其它测量方法测到了2万个基因，那么这两万个基因在case和control组的差异度量(六种差异度量，默认是signal 2 noise，GSEA官网有提供公式，也可以选择大家熟悉的foldchange)肯定不一样,那么根据它们的差异度量，就可以对它们进行排序，并且Z-score标准化，在下图的最底端展示的就是

那么图中间，就是我们每个gene set里面的基因在所有的2万个排序好基因的位置，如果gene set里面的基因集中在2万个基因的前面部分，就是在case里面富集，如果集中在后面部分，就是在control里面富集着。

而最上面的那个ES score的算法，大概如下：

仔细看，其实还是能看明白的，每个基因在每个gene set里面的ES score取决于这个基因是否属于该gene set，还有就是它的差异度量，上图的差异度量就是FC（foldchange）,对每个gene set来说，所有的基因的ES score都要一个个加起来，叫做running  ES score，在加的过程中，什么时候ES score达到了最大值，就是这个gene set最终的ES score！