差异基因组合搜索与基因集富集分析的整合：一种通用方法
基因组学
2011-01-19 v1 分子网络
摘要
基因集富集分析（GSEA）及其变体旨在发现表达水平呈现适度但协调差异的基因集合。然而，如果表型相关基因集中的许多单个基因判别能力较弱，此类技术可能效果不佳。一个潜在的解决方案是搜索即使单个基因判别能力不强但组合后高度可区分的基因组合。尽管已有相关技术，但由于潜在基因组合数量庞大以及评估不同大小基因组分异性的度量标准不统一，这些方法尚未与 GSEA 进行显著程度的结合使用。为了整合差异基因组合搜索与 GSEA，我们提出了一个通用框架，包含两个关键组成部分：(A) 一个通过将涉及特定基因的基因组合得分汇总为单一得分，从而将 GSEA 需要处理的得分数量减少到基因数量的程序；(B) 一个通过将得分映射到 p 值来整合来自不同大小组合和不同基因组合度量标准的异质性得分的程序。在四个基因表达数据集上的实验表明，GSEA 与基因组合搜索的整合能够通过发现包含弱个体判别但强联合判别能力基因的基因集，来增强传统 GSEA 的能力。此外，整合框架发现的基因集共享多个共同的生物学过程，并提高了三个肺癌数据集之间结果的一致性。
引用
@article{arxiv.1101.3474,
title = {Integration of Differential Gene-combination Search and Gene Set Enrichment Analysis: A General Approach},
author = {Gang Fang and Michael Steinbach and Chad L. Myers and Vipin Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1101.3474},
year = {2011}
}