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Identifying overrepresented concepts in gene lists from literature: a statistical approach based on Poisson mixture model

机译:从文献中识别基因清单中过度代表的概念:基于泊松混合模型的统计方法

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摘要

BackgroundLarge-scale genomic studies often identify large gene lists, for example, the genes sharing the same expression patterns. The interpretation of these gene lists is generally achieved by extracting concepts overrepresented in the gene lists. This analysis often depends on manual annotation of genes based on controlled vocabularies, in particular, Gene Ontology (GO). However, the annotation of genes is a labor-intensive process; and the vocabularies are generally incomplete, leaving some important biological domains inadequately covered.
机译:背景技术大规模基因组研究通常会确定大型基因列表,例如,具有相同表达模式的基因。这些基因列表的解释通常是通过提取基因列表中过多代表的概念来实现的。这种分析通常取决于基于受控词汇(特别是基因本体论(GO))的基因手动注释。但是,注释基因是一个劳动密集型的过程。并且词汇表通常不完整,从而导致一些重要的生物学领域没有被充分覆盖。

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