Analisi di Arricchimento dei Percorsi — Analisi di Arricchimento dei Percorsi Biologici
L'analisi di arricchimento dei percorsi (PEA) è un approccio statistico che prende un elenco di geni o proteine di interesse — tipicamente derivato da un esperimento di espressione differenziale o proteomica — e identifica quali percorsi biologici predefiniti o set di geni funzionali sono rappresentati più spesso del previsto per caso. Mappando le singole modifiche molecolari su basi di conoscenza di percorsi curati come KEGG, Gene Ontology o Reactome, la PEA traduce lunghi elenchi di geni in processi biologici interpretabili, rendendola uno strumento centrale nell'analisi post-sperimentale degli esperimenti omici ad alto rendimento.
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Fonti
- 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/it/bioinformatics/pathway-enrichment-analysis
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- Analisi di Arricchimento di Insiemi di Geni (GSEA)Bioinformatica↔ compare
- Analisi MetabolomicaBioinformatica↔ compare
- Analisi di arricchimento di pathway basata su retiBioinformatica↔ compare
- Analisi ProteomicaBioinformatica↔ compare
- RNA-seq Differential ExpressionBioinformatica↔ compare
- Analisi RNA-seq a singola cellulaBioinformatica↔ compare
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