Process / pipelineBioinformatics / omics
基于网络的基因集富集分析
基于网络的基因集富集分析（network GSEA）通过将生物相互作用网络（例如蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）或共表达图）整合到富集测试中，扩展了经典的GSEA。该方法不将每个基因独立处理，而是通过网络边缘传播差异表达信号，从而使共同调控或功能连接的基因能够共同支持基因集的显著性。结果是生物学上连贯的富集分数，它考虑了通路拓扑结构和基因-基因依赖性。
在 MethodMind 中打开即将推出Apply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
视频即将推出
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
方法图谱
相关方法的邻域——选择一个节点以展开探索。
来源
- Shojaie, A., & Michailidis, G. (2010). Network enrichment analysis in complex experiments. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 9(1), Article 22. 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 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Network-Based Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/bioinformatics/network-based-gene-set-enrichment-analysis
选用哪种方法？
将本方法与其最相近的同类并置，并排研读——本馆将书籍铺陈于案上，取舍则由您定夺。
- 基因集富集分析 (GSEA)生物信息学↔ 比较
- 基于网络的全基因组关联研究生物信息学↔ 比较
- 通路富集分析生物信息学↔ 比较
- RNA-seq差异表达生物信息学↔ 比较
- 单细胞基因集富集分析生物信息学↔ 比较
被引用于
Similar methods
Network-based pathway enrichment analysisNetwork-based RNA-seq differential expressionBayesian Gene Set Enrichment AnalysisGene Set Enrichment AnalysisPathway Enrichment AnalysisMulti-omics gene set enrichment analysisBayesian Pathway Enrichment AnalysisMachine learning-assisted gene set enrichment analysis