मशीन लर्निंग-सहायता प्राप्त जीन सेट संवर्धन विश्लेषण
मशीन लर्निंग-सहायता प्राप्त जीन सेट संवर्धन विश्लेषण (ML-GSEA) पर्यवेक्षित या गैर-पर्यवेक्षित ML मॉडल — जैसे रैंडम फ़ॉरेस्ट, न्यूरल नेटवर्क, या डीप लर्निंग आर्किटेक्चर — को शामिल करके शास्त्रीय GSEA फ्रेमवर्क का विस्तार करता है ताकि उच्च-थ्रूपुट अभिव्यक्ति डेटा से संवर्धित जीन सेट का पता लगाने, रैंकिंग और जैविक व्याख्या में सुधार किया जा सके। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से जटिल, गैर-रैखिक जीन-सेट संबंधों के लिए मूल्यवान है जिन्हें शास्त्रीय संवर्धन आँकड़े चूक सकते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
- Ma, J., Yu, M. K., Fong, S., Ono, K., Sage, E., Demchak, B., Sharan, R., & Ideker, T. (2018). Using deep learning to model the hierarchical structure and function of a cell. Nature Methods, 15(4), 290–298. DOI: 10.1038/nmeth.4627 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/bioinformatics/machine-learning-assisted-gene-set-enrichment-analysis
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