Process / pipelineBioinformatics / omics
机器学习辅助通路富集分析
机器学习辅助通路富集分析将传统的统计学通路富集方法——如过表达分析（ORA）或基因集富集分析（GSEA）——与机器学习算法相结合，以提高灵敏度、处理高维组学数据并揭示非线性生物学模式。该方法超越了仅凭p值对通路进行排序，而是利用机器学习模型来评估基因贡献度、区分多个样本中的信号与噪声，并在复杂数据集中优先排序具有生物学意义的通路。
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来源
- 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 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Machine Learning-Assisted Pathway Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/bioinformatics/machine-learning-assisted-pathway-enrichment-analysis
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- 基因集富集分析 (GSEA)生物信息学↔ 比较
- 随机森林机器学习↔ 比较
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