Machine learning-assisted pathway enrichment analysis
Machine learning-assisted pathway enrichment analysis integrates classical statistical pathway enrichment methods — such as over-representation analysis or gene set enrichment analysis — with machine learning algorithms to improve sensitivity, handle high-dimensional omics data, and uncover non-linear biological patterns. The approach moves beyond ranking pathways by p-value alone, using ML models to weight gene contributions, distinguish signal from noise across many samples, and prioritize biologically meaningful pathways in complex datasets.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Chen, E. Y., Tan, C. M., Kou, Y., Duan, Q., Wang, Z., Meirelles, G. V., Clark, N. R., & Ma'ayan, A. (2013). Enrichr: interactive and collaborative HTML5 gene list enrichment analysis tool. BMC Bioinformatics, 14, 128. · URL
- Way, G. P., & Greene, C. S. (2018). Extracting a biologically relevant latent space from cancer transcriptomes with variational autoencoders. Pacific Symposium on Biocomputing, 23, 80–91. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.