Daudzomu šķērsviršķu bagātības analīze
Multi-omics pathway enrichment analysis ir bioinformātikas pipeline, kas integrē molekulāros datus no diviem vai vairākiem omikas slāņiem — piemēram, transkriptomikas, proteomikas, metabolomikas un epigenomikas — un pārbauda, vai apvienotais signāls no šiem slāņiem vairāk nekā gaidīts pēc nejaušības sakrīt ar noteiktām bioloģiskām pathways. Apsverot vairākus molekulāros līmeņus vienlaicīgi, tā identificē pathway līmeņa disregulāciju, ko vienas omikas analīzes palaistu garām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- Meng, C., Kuster, B., Culhane, A. C., & Gholami, A. M. (2014). A multivariate approach to the integration of multi-omics datasets. BMC Bioinformatics, 15, 162. link ↗
- 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. link ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-omics Pathway Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/bioinformatics/multi-omics-pathway-enrichment-analysis
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- GSEA (Gēnu kopu bagātināšanas analīze)Bioinformātika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →