AC pathway-enrichment

Выполняет анализ обогащения путей и генных наборов для списков генов или ранжированных данных генов и интерпретирует результаты. Используется, когда у пользователя есть набор генов (дифференциально экспрессирующиеся гены из PyDESeq2/Scanpy, хиты CRISPR-скрининга, маркерные гены кластеров, хиты протеомики), и он хочет узнать, какие биологические пути, GO-термы или генные наборы представлены чрезмерно или обогащены. Охватывает анализ избыточности (ORA / Enrichr / Fisher / гипергеометрический), ранжированный анализ обогащения генных наборов (GSEA / preranked), оценку одновыборочных данных (ssGSEA/GSVA) и функциональное профилирование с помощью библиотек gseapy, g:Profiler, Enrichr, MSigDB, GO, KEGG, Reactome и WikiPathways — плюс сопоставление идентификаторов генов, выбор правильной фоновой вселенной, коррекцию множественного тестирования, снижение избыточности, точечные графики/карты обогащения и таблицы, готовые к публикации. Используйте это для "анализа путей", "анализа обогащения", "обогащения GO", "путей KEGG/Reactome", "GSEA", "избыточной представленности", "функциональной аннотации" или "в каких путях находятся мои гены".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Performs pathway and gene-set enrichment analysis on gene lists or ran…»

Performs pathway and gene-set enrichment analysis on gene lists or ranked gene data and interprets the results. Used when the user has a set of genes (differentially expressed genes from PyDESeq2/Scanpy, CRISPR-screen hits, cluster marker genes, proteomics hits) and wants to know which biological pathways, GO terms, or gene sets are over-represented or enriched. Covers over-representation analysis (ORA / Enrichr / Fisher / hypergeometric), ranked Gene Set Enrichment Analysis (GSEA / preranked), single-sample scoring (ssGSEA/GSVA), and functional profiling via gseapy, g:Profiler, Enrichr libraries, MSigDB, GO, KEGG, Reactome, and WikiPathways — plus gene-ID mapping, choosing the right background universe, multiple-testing correction, redundancy reduction, dotplots/enrichment maps, and publication-ready tables. Use this for "pathway analysis", "enrichment analysis", "GO enrichment", "KEGG/Reactome pathways", "GSEA", "over-representation", "functional annotation", or "what pathways are my genes in".

Выполняет анализ обогащения путей и генных наборов для списков генов или ранжированных данных генов и интерпретирует результаты.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск