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기계 학습 보조 유전자 집합 농축 분석
기계 학습 보조 유전자 집합 농축 분석(ML-GSEA)은 무작위 포레스트, 신경망 또는 딥러닝 아키텍처와 같은 지도 또는 비지도 ML 모델을 통합하여 고처리량 발현 데이터에서 농축된 유전자 집합의 탐지, 순위 지정 및 생물학적 해석을 개선함으로써 고전적인 GSEA 프레임워크를 확장합니다. 이 접근 방식은 고전적인 농축 통계에서 놓칠 수 있는 복잡하고 비선형적인 유전자 집합 관계에 특히 유용합니다.
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출처
- 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/ko/bioinformatics/machine-learning-assisted-gene-set-enrichment-analysis
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