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Network enrichment analysis: extension of gene-set enrichment analysis to gene networks

机译:网络富集分析:将基因集富集分析扩展到基因网络

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摘要

BackgroundGene-set enrichment analyses (GEA or GSEA) are commonly used for biological characterization of an experimental gene-set. This is done by finding known functional categories, such as pathways or Gene Ontology terms, that are over-represented in the experimental set; the assessment is based on an overlap statistic. Rich biological information in terms of gene interaction network is now widely available, but this topological information is not used by GEA, so there is a need for methods that exploit this type of information in high-throughput data analysis.
机译:背景技术基因集富集分析(GEA或GSEA)通常用于实验性基因集的生物学表征。这是通过找到实验集中过度代表的已知功能类别(例如途径或基因本体论术语)来完成的;评估基于重叠统计。就基因相互作用网络而言,丰富的生物学信息现已广泛可用,但是GEA并未使用这种拓扑信息,因此需要在高通量数据分析中利用此类信息的方法。

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