Pathway Enrichment Analysis
Pathway enrichment analysis (PEA) is a statistical approach that takes a list of genes or proteins of interest — typically derived from a differential expression or proteomics experiment — and identifies which pre-defined biological pathways or functional gene sets are represented more often than expected by chance. By mapping individual molecular changes onto curated pathway knowledge bases such as KEGG, Gene Ontology, or Reactome, PEA translates long gene lists into interpretable biological processes, making it a central tool in the post-analysis of high-throughput omics experiments.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- 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
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.