Bayesian Gene Set Enrichment Analysis — Probabilistische Pfad-Bewertung
Die bayesianische Gen-Set-Anreicherung (Bayesian GSEA) wendet einen probabilistischen Rahmen an, um festzustellen, ob vordefinierte Gen-Sets – die biologische Pfade, zelluläre Prozesse oder funktionelle Kategorien repräsentieren – kollektiv stärker differentiell exprimiert sind als zufällig zu erwarten wäre. Im Gegensatz zur klassischen frequentistischen GSEA modelliert der bayesianische Ansatz explizit die Unsicherheit in Expressionsschätzungen, integriert biologisches Vorwissen und liefert Posterior-Wahrscheinlichkeiten der Anreicherung anstelle von Roh-p-Werten, was insbesondere in kleinen Stichprobensettings eine fundiertere Inferenz ermöglicht.
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Quellen
- Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., ... & 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 ↗
- Newton, M. A., Quintana, F. A., Den Boon, J. A., Bhattacharya, S., & Ahlquist, P. (2007). Random-set methods identify distinct aspects of the enrichment signal in gene-set analysis. The Annals of Applied Statistics, 1(1), 85-106. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/bayesian-gene-set-enrichment-analysis
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