NEAT：一种高效的网络富集分析检验
应用统计
2016-09-20 v3 分子网络
摘要
网络富集分析是一种强有力的方法，它允许将基因富集分析与基因网络提供的基因间关系信息相整合。现有的网络富集分析检验仅处理无向网络，它们可能计算缓慢且基于正态性假设。我们提出 NEAT，一种用于网络富集分析的检验。该检验基于超几何分布，其在此背景下自然作为零分布出现。NEAT 不仅可应用于无向网络，也可应用于有向和部分有向网络。我们的模拟表明 NEAT 比基于重采样的替代方法明显更快，且其检测富集的能力至少与替代检验一样好。我们讨论了 NEAT 在酵母网络分析中的应用，通过检验环境应激响应目标基因集与 GO Slim 和 KEGG 功能基因集的富集，以及检验 GO Slim 类别之间的关联。NEAT 是一种灵活高效的网络富集分析检验，旨在克服现有基于重采样检验的一些局限。该方法实现于 R 包 neat 中，可从 CRAN (http://cran.r-project.org/package=neat) 免费下载。
引用
@article{arxiv.1604.01210,
title = {NEAT: an efficient network enrichment analysis test},
author = {Mirko Signorelli and Veronica Vinciotti and Ernst C. Wit},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.01210},
year = {2016}
}
备注
The original version of the paper is freely available (Open Access) from the editor's website (https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12859-016-1203-6)