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The statistical properties of gene-set analysis.
de Leeuw, Christiaan A; Neale, Benjamin M; Heskes, Tom; Posthuma, Danielle.
Afiliação
  • de Leeuw CA; Department of Complex Trait Genetics, Centre for Neurogenomics and Cognitive Research/VU University Amsterdam, Amsterdam 1081 HV, Netherlands.
  • Neale BM; Institute for Computing and Information Sciences, Radboud University Nijmegen, Nijmegen 6525 EC, Netherlands.
  • Heskes T; Program in Medical and Population Genetics, Broad Institute of Harvard and MIT, Cambridge, Massachusetts 02142, USA.
  • Posthuma D; Analytic and Translational Genetics Unit, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts 02114, USA.
Nat Rev Genet ; 17(6): 353-64, 2016 04 12.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-27070863
ABSTRACT
The rapid increase in loci discovered in genome-wide association studies has created a need to understand the biological implications of these results. Gene-set analysis provides a means of gaining such understanding, but the statistical properties of gene-set analysis are not well understood, which compromises our ability to interpret its results. In this Analysis article, we provide an extensive statistical evaluation of the core structure that is inherent to all gene- set analyses and we examine current implementations in available tools. We show which factors affect valid and successful detection of gene sets and which provide a solid foundation for performing and interpreting gene-set analysis.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Modelos Estatísticos / Biologia Computacional / Perfilação da Expressão Gênica / Polimorfismo de Nucleotídeo Único / Genômica / Estudo de Associação Genômica Ampla Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Rev Genet Assunto da revista: GENETICA Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Article País de afiliação: Holanda

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Software / Modelos Estatísticos / Biologia Computacional / Perfilação da Expressão Gênica / Polimorfismo de Nucleotídeo Único / Genômica / Estudo de Associação Genômica Ampla Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Nat Rev Genet Assunto da revista: GENETICA Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Article País de afiliação: Holanda