Gene set enrichment analysis (GSEA) (also called functional enrichment analysis or pathway enrichment analysis) is a method to identify classes of genes or proteins that are over-represented in a large set of genes or proteins, and may have an association with disease phenotypes. The method uses statistical approaches to identify significantly enriched or depleted groups of genes. Transcriptomics technologies and proteomics results often identify thousands of genes which are used for the analysis.
| Attributes | Values |
|---|
| rdfs:label
| - تحليل إثراء مجموعة الجينات (ar)
- Gene set enrichment analysis (en)
- Анализ обогащения по функциональной принадлежности (ru)
|
| rdfs:comment
| - يعد تحليل إثراء مجموعة الجينات (تحليل الإثراء الوظيفي أيضًا) طريقة لتحديد فئات الجينات أو البروتينات التي يجري تمثيلها بشكل مفرط في مجموعة كبيرة من الجينات أو البروتينات، وقد يكون لها ارتباط بالأنماط الظاهرية للمرض. تستخدم هذه الطريقة مناهج إحصائية لتحديد مجموعات الجينات التي جرى إثرائها أو استنفاذها بشكل كبير. غالبًا ما تحدد نتائج تقنيات النسخ والبروتيوميات آلاف الجينات المستخدمة في التحليل. (ar)
- Gene set enrichment analysis (GSEA) (also called functional enrichment analysis or pathway enrichment analysis) is a method to identify classes of genes or proteins that are over-represented in a large set of genes or proteins, and may have an association with disease phenotypes. The method uses statistical approaches to identify significantly enriched or depleted groups of genes. Transcriptomics technologies and proteomics results often identify thousands of genes which are used for the analysis. (en)
- Ана́лиз обогащéния по функциона́льной принадлéжности (англ. gene set enrichment analysis, GSEA ) — совокупность методов для ассоциации набора генов с изменением фенотипа . Для формализации существующих данных о фенотипе такие методы часто используют базы данных предварительно аннотированных наборов генов (например, термины проекта Gene ontology (GO): молекулярные функции, биологические процессы или клеточные компоненты ). Результатом применения метода (выдачей программы) в этом случае является множество преаннотированных наборов, частота встречаемости которых во входном наборе статистически значимо отличается от фоновой (например, частоты во всём геноме или в другом наборе генов). Такие преаннотированные наборы называют перепредставленными (если частота выше фоновой) или недопредставленным (ru)
|
| foaf:depiction
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| Link from a Wikipage to an external page
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| thumbnail
| |
| has abstract
| - يعد تحليل إثراء مجموعة الجينات (تحليل الإثراء الوظيفي أيضًا) طريقة لتحديد فئات الجينات أو البروتينات التي يجري تمثيلها بشكل مفرط في مجموعة كبيرة من الجينات أو البروتينات، وقد يكون لها ارتباط بالأنماط الظاهرية للمرض. تستخدم هذه الطريقة مناهج إحصائية لتحديد مجموعات الجينات التي جرى إثرائها أو استنفاذها بشكل كبير. غالبًا ما تحدد نتائج تقنيات النسخ والبروتيوميات آلاف الجينات المستخدمة في التحليل. غالبًا ما يرغب الباحثون الذين يجرون تجارب عالية الإنتاجية تنتج مجموعات من الجينات (على سبيل المثال، الجينات التي يُعبَّر عنها بشكل تفاضلي في ظل ظروف مختلفة) في استرداد ملف تعريف وظيفي لمجموعة الجينات هذه، من أجل فهم العمليات البيولوجية الأساسية بشكل أفضل. يمكن القيام بذلك عن طريق مقارنة مجموعة الجينات المدخلة بكل من الحاويات (المصطلحات) في علم الوجود الجيني - يمكن إجراء اختبار إحصائي لكل حاوية لمعرفة ما إذا جرى إثرائها من أجل جينات الإدخال. (ar)
- Gene set enrichment analysis (GSEA) (also called functional enrichment analysis or pathway enrichment analysis) is a method to identify classes of genes or proteins that are over-represented in a large set of genes or proteins, and may have an association with disease phenotypes. The method uses statistical approaches to identify significantly enriched or depleted groups of genes. Transcriptomics technologies and proteomics results often identify thousands of genes which are used for the analysis. Researchers performing high-throughput experiments that yield sets of genes (for example, genes that are differentially expressed under different conditions) often want to retrieve a functional profile of that gene set, in order to better understand the underlying biological processes. This can be done by comparing the input gene set to each of the bins (terms) in the gene ontology – a statistical test can be performed for each bin to see if it is enriched for the input genes. (en)
- Ана́лиз обогащéния по функциона́льной принадлéжности (англ. gene set enrichment analysis, GSEA ) — совокупность методов для ассоциации набора генов с изменением фенотипа . Для формализации существующих данных о фенотипе такие методы часто используют базы данных предварительно аннотированных наборов генов (например, термины проекта Gene ontology (GO): молекулярные функции, биологические процессы или клеточные компоненты ). Результатом применения метода (выдачей программы) в этом случае является множество преаннотированных наборов, частота встречаемости которых во входном наборе статистически значимо отличается от фоновой (например, частоты во всём геноме или в другом наборе генов). Такие преаннотированные наборы называют перепредставленными (если частота выше фоновой) или недопредставленными (если частота ниже фоновой). Важным нововведением GSEA по сравнению с более ранними методами анализа является возможность анализировать данные не только по отдельным генам независимо, но и учитывать функциональные связи генов между собой. В некоторых случаях, например при слабом изменении индивидуальной экспрессии отдельных генов, применение GSEA приводит к повышению чувствительности метода и получению более полной картины дифференциальной экспрессии. Данный подход был разработан в 2002-2003 годах независимо несколькими группами ученых и получил широкое распространение. Тогда же были предложены первые программы для его реализации. Отметим, что термин GSEA употребляется в нескольких значениях: как название широкого класса методов, обсуждаемого в данной статье, как название более узкого класса методов, как название отдельной программы. (ru)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
| is Wikipage redirect
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
