ScholarGate
المساعد
Process / pipelineBioinformatics / omics

تحليل إثراء مجموعات الجينات (GSEA)

تحليل إثراء مجموعات الجينات (GSEA) هو طريقة حسابية تحدد ما إذا كانت مجموعة محددة مسبقًا من الجينات - تمثل مسارًا بيولوجيًا أو عملية أو وظيفة - تُظهر اختلافات منسقة ذات دلالة إحصائية بين حالتين بيولوجيتين. على عكس الترشيح البسيط لنسبة التغيير (fold-change)، يعمل GSEA على جميع الجينات المقاسة المصنفة حسب مقياس الارتباط، ويكتشف التحولات الدقيقة ولكن المتسقة عبر مسار كامل حتى عندما لا يتجاوز جين واحد عتبة الدلالة.

افتح في MethodMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
تنزيل الشرائح
Learn & explore
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

+27 أخرى

المصادر

  1. Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S., & Mesirov, J. P. (2005). Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(43), 15545–15550. DOI: 10.1073/pnas.0506580102
  2. Mootha, V. K., Lindgren, C. M., Eriksson, K. F., Subramanian, A., Sihag, S., Lehar, J., Puigserver, P., Carlsson, E., Ridderstrale, M., Laurila, E., Houstis, N., Daly, M. J., Patterson, N., Mesirov, J. P., Golub, T. R., Tamayo, P., Spiegelman, B., Lander, E. S., Hirschhorn, J. N., Altshuler, D., & Groop, L. C. (2003). PGC-1alpha-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes. Nature Genetics, 34(3), 267–273. DOI: 10.1038/ng1180

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/bioinformatics/gene-set-enrichment-analysis

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب

يُستشهد بها في

تحليل إثراء مجموعات الجينات البايزيتحليل تنوع الميكروبيوم البايزيتحليل إثراء المسارات البايزيةتحليل التعبير التفاضلي للرنا المرسال باستخدام بايزاستدعاء ذروة ChIP-seq التفاضليتحليل إثراء المسار التفاضليتحليل eQTLتحليل إثراء المجموعات الجينية بمساعدة التعلم الآليتحليل إثراء المسار بمساعدة التعلم الآليMachine learning-assisted RNA-seq differential expressionتحليل تسلسل الحمض النووي الريبوزي للخلايا المفردة بمساعدة التعلم الآليتحليل المستقلَبات (Metabolomics Analysis)تحليل إثراء المجموعات الجينية متعدد الأومكستحليل الأوميكس المتعدد للتمثيل الغذائيتحليل تنوع الميكروبيوم متعدد الأوميكستحليل إثراء المسارات متعددة الأوميكستحليل البروتينات متعدد الأومكستحليل التعبير التفاضلي متعدد الأوميكس لتسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq)تحليل تسلسل الحمض النووي الريبوزي أحادي الخلية متعدد الأوميكستحليل تباين عدد النسخ القائم على الشبكةتحليل إثراء مجموعات الجينات المستند إلى الشبكةدراسات الارتباط الجينومي الواسع القائمة على الشبكاتتحليل الأيض الشبكيتحليل تنوع الميكروبيوم القائم على الشبكاتتحليل إثراء المسارات المعتمد على الشبكةتحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq) المعتمد على الشبكةتحليل الشبكات للبيانات الجينومية للخلايا المفردة (scRNA-seq)تحليل إثراء المساراتتحليل البروتينات: توصيف البروتينات المستند إلى قياس الطيف الكتليتحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq DE)تحليل إثراء المجموعات الجينية أحادي الخلية (scGSEA)تحليل تسلسل الحمض النووي الريبوزي للخلايا المفردةتحليل التعبير التفاضلي لتسلسل الحمض النووي الريبوزي للخلايا المفردةتحليل إثراء مجموعات الجينات للسلاسل الزمنيةتحليل إثراء المسارات الزمنية المتسلسلةتحليل التعبير التفاضلي للسلسلة الزمنية لتسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq)تحليل تسلسل الحمض النووي الريبوزي (RNA-seq) أحادي الخلية عبر الزمن
ScholarGateGene Set Enrichment Analysis (Gene Set Enrichment Analysis). استُرجع بتاريخ 2026-06-17 من https://scholargate.app/ar/bioinformatics/gene-set-enrichment-analysis · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026