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MPEA—metabolite pathway enrichment analysis

机译:MPEA-代谢途径富集分析

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摘要

Summary: We present metabolite pathway enrichment analysis (MPEA) for the visualization and biological interpretation of metabolite data at the system level. Our tool follows the concept of gene set enrichment analysis (GSEA) and tests whether metabolites involved in some predefined pathway occur towards the top (or bottom) of a ranked query compound list. In particular, MPEA is designed to handle many-to-many relationships that may occur between the query compounds and metabolite annotations. For a demonstration, we analysed metabolite profiles of 14 twin pairs with differing body weights. MPEA found significant pathways from data that had no significant individual query compounds, its results were congruent with those discovered from transcriptomics data and it detected more pathways than the competing metabolic pathway method did.
机译:摘要:我们提出了代谢物途径富集分析(MPEA),用于系统级代谢物数据的可视化和生物学解释。我们的工具遵循基因集富集分析(GSEA)的概念,并测试某些预定义途径中涉及的代谢物是否出现在排名查询化合物列表的顶部(或底部)。特别是,MPEA旨在处理查询化合物和代谢物注释之间可能发生的多对多关系。作为演示,我们分析了14对双胞胎具有不同体重的代谢产物。 MPEA从没有重要个体查询化合物的数据中发现了重要途径,其结果与从转录组学数据中发现的结果一致,并且它比竞争性代谢途径方法检测到的途径更多。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2011年第13期|p.1878-1879|共2页
  • 作者

    Matej Orešič;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 01:12:43

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