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Pathway Enrichment Analysis — Biologische Pathway-Anreicherungsanalyse

Die Pathway-Anreicherungsanalyse (PEA) ist ein statistischer Ansatz, der eine Liste von Genen oder Proteinen von Interesse — typischerweise abgeleitet aus einem differentiellen Expressions- oder Proteomik-Experiment — nimmt und identifiziert, welche vordefinierten biologischen Pfade oder funktionellen Genmengen häufiger als zufällig vertreten sind. Durch die Abbildung individueller molekularer Veränderungen auf kuratierte Pathway-Wissensdatenbanken wie KEGG, Gene Ontology oder Reactome übersetzt PEA lange Genlisten in interpretierbare biologische Prozesse und macht sie zu einem zentralen Werkzeug in der Post-Analyse von Hochdurchsatz-Omics-Experimenten.

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Pathway Enrichment Analysis

Gen-Satz-Anreicherungsan…Metabolomics Analysis Netzwerkbasierte Pathway…Proteomanalyse RNA-seq Differential Exp…Einzelzell-RNA-seq-Analy…Bayesian ChIP-seq peak c…Bayesian eQTL-Analyse Bayesian Gene Set Enrich…Bayesian GWAS

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Quellen

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 ↗
Alexa, A., Rahnenführer, J., & Lengauer, T. (2006). Improved scoring of functional groups from gene expression data by decorrelating GO graph structure. Bioinformatics, 22(13), 1600–1607. DOI: 10.1093/bioinformatics/btl140 ↗

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ScholarGate. (2026, June 3). Biological Pathway Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bioinformatics/pathway-enrichment-analysis

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Bayesian ChIP-seq peak calling Bayesian eQTL-Analyse Bayesian Gene Set Enrichment Analysis Bayesian GWAS Bayesian Metabolomics Analysis Bayesian Pathway Enrichment Analysis Bayesian Proteomics Analyse Bayesian RNA-seq Differential Expression Differential Epigenome-Wide Association Study Differential eQTL Analysis Differential Metabolomics Analysis Differential Pathway Enrichment Analysis Differential Proteomics Analysis Epigenomweite Assoziationsstudie (EWAS)eQTL-Analyse Gen-Satz-Anreicherungsanalyse (GSEA)Genomweite Assoziationsstudie (GWAS)Machine Learning-gestützte eQTL-Analyse Maschinelles Lernen-gestützte Gen-Set-Anreicherungsanalyse Maschinelles Lernen-gestützte Mikrobiom-Diversitätsanalyse Machine learning-assisted RNA-seq differential expression Maschinelles Lernen-gestützte Einzelzell-RNA-seq-Analyse Metabolomics Analysis Multi-Omics Epigenome-Wide Association Study Multi-Omics-Gen-Set-Anreicherung Multi-Omics-Metabolomik-Analyse Analyse der Diversität von Mikrobiomen mittels Multi-Omics-Ansätzen Multi-omics Proteomanalyse Multi-Omics-Single-Zell-RNA-seq-Analyse Netzwerkbasierte Analyse von Kopienzahlvariationen Network-basierte Epigenomweite Assoziationsstudie (Network EWAS)Netzwerkbasierte eQTL-Analyse Netzwerkbasierte Gen-Set-Anreicherungsanalyse Netzwerkbasierte Genomweite Assoziationsstudien Netzwerkbasierte Metabolomanalyse Netzwerkbasierte Mikrobiom-Diversitätsanalyse Netzwerkbasierte RNA-seq-Analyse differentieller Expression Netzwerkbasierte Analyse von Einzelzell-RNA-Seq-Daten Proteomanalyse RNA-seq Differential Expression Einzelzell-eQTL-Analyse Single-cell Gen-Set-Anreicherung – scGSEA Einzelzell-GWAS Einzelzell-Metabolomik-Analyse Einzelzell-RNA-seq-Analyse Differenzielle Expressionsanalyse von Einzelzell-RNA-seq Time-series gene set enrichment analysis Zeitreihen-Metabolomanalyse Time-series microbiome diversity analysis Zeitreihen-Pathway-Analyse Zeitreihen-RNA-seq-Differentialexpression Time-series single-cell RNA-seq analysis

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