GSNCA公司

基因集净相关分析(GSNCA):基因集的多元差异共表达检验。动机:迄今为止,基因集分析方法主要集中在识别差异表达的基因集(路径)。识别差异共表达途径的方法也存在,但大多基于聚集成对相关或其他成对共表达的测量。相反,我们提出了基因集-净相关分析(GSNCA),一种多变量差异共表达测试,可以解释基因之间的完全相关结构。结果:在GSNCA中,权重因子按基因的互相关(基因间相关)的比例分配给基因。求权向量的问题被描述为一个具有唯一解的特征向量问题。GSNCA检验了无效假设,即对于一个基因集,两个条件下的基因权重向量没有差异。在模拟研究和实验数据分析中,我们证明GSNCA捕捉到的是基因互相关结构的变化,而不是平均成对相关的差异。然而,在网络推理的过程中,忽略了网络推理的差异。作为GSNCA的另一个结果,我们将hub基因定义为权重最大的基因,并表明这些基因通常对应于主要和特定的通路调节器,以及受两种情况之间的生物学差异影响最大的基因。综上所述,GSNCA是一种分析差异共表达途径的新方法,它还评估了这些路径中基因的重要性,从而提供了独特的信息,可能导致新的生物学假说的产生。可用性和实现:根据作者的要求,可以在R中实现GSNCA测试。