Gene Set Databases
Notice bibliographique
Résumé
Gene set analysis is a well-established approach for analyzing high-throughput gene expression data. The choice of gene set database used for gene set analysis may affect the outcome of the analysis. Therefore, understanding characteristics of these databases is vital to the success of gene set analysis. Due to the sheer size of the gene set databases, a comprehensive qualitative evaluation of them is impractical. In this paper, we quantitatively study several well-established gene set databases. We propose and use a quantitative measure for assessing the similarity between gene set databases. Also, we introduce presence score, for quantifying the degree to which a given gene is represented in a database, and permeability score, for quantifying the degree to which genes in a given list co-occur in the gene sets of a database. A maximum achievable coverage score is defined based on the permeability score. Using the maximum achievable coverage score, we propose a methodology to statistically determine whether a phenotype of interest is well-represented in a given database. To study the effect of the choice of gene set database on the result of gene set analysis and show the utility of the maximum achievable coverage score, we conduct an experiment using two widely used gene set analysis methods and three expression datasets. The results suggest that the choice of gene set database might profoundly affect the outcome of the analysis. Also, our findings show that the permeability score and maximum achievable coverage can be used to guide the selection of an appropriate gene set database for a given study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,050 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».