Analisi di arricchimento di pathway assistita da apprendimento automatico
L'analisi di arricchimento di pathway assistita da apprendimento automatico integra metodi classici di arricchimento statistico di pathway — come l'analisi di sovrarappresentazione (ORA) o l'analisi di arricchimento di set di geni (GSEA) — con algoritmi di apprendimento automatico (ML) per migliorarne la sensibilità, gestire dati omici ad alta dimensionalità e scoprire pattern biologici non lineari. L'approccio va oltre il semplice ordinamento dei pathway per valore di p-value, utilizzando modelli ML per ponderare i contributi genici, distinguere il segnale dal rumore in molti campioni e dare priorità ai pathway biologicamente significativi in dataset complessi.
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Fonti
- 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. link ↗
- 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. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Pathway Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/it/bioinformatics/machine-learning-assisted-pathway-enrichment-analysis
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- Analisi di Arricchimento di Insiemi di Geni (GSEA)Bioinformatica↔ confronta
- Random ForestApprendimento automatico↔ confronta
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