経路濃縮分析に及ぼすいくつかの要因の影響【JST・京大機械翻訳】

Mubeen Sarah; Kodamullil Alpha Tom; Hofmann-Apitius Martin; Domingo-Fernandez Daniel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202575110530 整理番号：22P0027830

経路濃縮分析に及ぼすいくつかの要因の影響【JST・京大機械翻訳】

On the influence of several factors on pathway enrichment analysis

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

経路濃縮分析は生物医学データの解釈のための広く使用された知識ベースアプローチとなっている。その人気は,濃縮法と経路データベースの両方の爆発をもたらした。経路濃縮の eさはその単純さにあるが,多重因子はそのような解析の結果に影響を与えず,これは説明できない。研究者は,一般的な方法や遺伝子セット収集,またはデフォルト設定に代わって,そのために,影響のある側面を与えることができないかもしれない。セットガイドラインを確立するための進行中の努力にもかかわらず,意味ある結果は,濃縮分析が実施すべきかについて,コンセンサスまたは金標準の欠如によってまだ妨げられている。それにもかかわらず,このような懸念は,経路濃縮結果に対する様々な要因の影響の評価に特に焦点を当てた一連のベンチマーク研究を促進した。このレビューにおいて,これらのベンチマークの知見を組織化し,要約し,これらの因子の影響に関する包括的な概観を提供した。本研究は,経路定義やデータベース選択のような以前の生物学的知識に関連する方法論的仮定から,広範囲の因子をカバーする。そうすることで,これらの側面が,いかに,重要でない,非干渉,または矛盾する結果をもたらすかに光を当てることを狙った。最後に,著者らは,概説された因子から生じるいくつかの課題を克服するための解決策と同様に,将来のベンチマークを提案することによって,レビューを結論づける。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝学研究法 , 分子・遺伝情報処理

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