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J-GLOBAL ID：201702231045362009   整理番号：17A0658751

SetRankを用いた遺伝子セットエンリッチメント解析の落とし穴回避

Avoiding the pitfalls of gene set enrichment analysis with SetRank

著者 (6件)： SIMILLION Cedric (Univ. Bern) ,  LIECHTI Robin (SIB Swiss Inst. of Bioinformatics) ,  LISCHER Heidi E.L. (Univ. Bern) ,  LISCHER Heidi E.L. (Univ. Zurich) ,  IOANNIDIS Vassilios (SIB Swiss Inst. of Bioinformatics) ,  BRUGGMANN Remy (Univ. Bern)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 18  号： Mar  ページ： 18:151 (WEB ONLY)  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:遺伝子セットエンリッチメント解析(GSEA)の目的は,多くの機能的ゲノム技術とバイオインフォマティクス解析によって生成された遺伝子または蛋白質の巨大なリスト中に一般的な傾向を見出すことである。結果:本研究では,多くの偽陽性ヒットを排除することができる高度なGSEAアルゴリズムであるSetRankを開発した。このアルゴリズムの重要な原則は,その重要性が他の遺伝子セットとの重複のみに起因する場合,重要であると最初にフラグ付けした遺伝子セットを捨てることである。アルゴリズムを詳細に説明し,客観的なベンチマーク基準を用いて他の方法と比較した。さらに,試料源バイアスがGSEA分析の結果にどのように影響するかを探究した。結論:ベンチマークの結果は,SetRankがGSEAの非常に特殊なツールであることを示している。さらに,サンプルのソースバイアスを考慮することで,結果の信頼性を向上させることができた。SetRankは,Rパッケージとしてもオンラインウェブインターフェイス経由でも利用できる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *遺伝子発現 ,  *遺伝学 ,  情報科学 ,  生物学 ,  計算機アルゴリズム ,  プログラミング言語 ,  プログラムパッケージ ,  *機能分析
準シソーラス用語： 遺伝子発現データ ,  *遺伝子発現解析 ,  遺伝子発現プロファイル ,  *GSEA ,  バイオインフォマティクス解析 ,  解析アルゴリズム ,  Rパッケージ ,  *機能ゲノミクス

分類 (3件)： 遺伝学研究法  (EC01020N) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (2件)： 遺伝子セットエンリッチメント解析 ,  回避