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GSEA Network-gsea network
基因富集网络分析——GSEA Network利用GSEA分析识别出某条件下相关的生物学过程和信号传导通路,将其中显著性的基因集(FDR < 0.001, P < 0.05),基于基因集中基因所占比例
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Pathway Network-pathway network
信号通路作用网络——Pathway Network 根据KEGG数据库中的Pathway间的相互作用关系,构建差异基因参加的显著性Pathway之间的作用网络,确定显著性
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TF Network-tf network
转录因子调控网络——TF Network 根据差异mRNA、miRNA和lncRNA,通过Tansfac数据库预测其前体的转录因子,并将预测的转录因子与mRNA、miRNA和lncRNA
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CeRNA Network-cerna network
构建基因的ceRNA调控网络——CeRNA Network 分别对miRNA与mRNA、miRNA与lncRNA进行靶向预测,并根据表达趋势取负相关。根据结果找出
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Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)-gene set enrichment analysis(gsea)
基因富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)通过基因在两类样本中的差异表达程度排序,检验预先设定的基因集是否在这个排序表的顶端或者底端富集,检测差异基因的表达
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Co expression Network-co expression network
构建基因的共表达调控网络—Co expression Network Coexpression Network是分析lncRNA与mRNA相互作用关系的创新
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OmicsOffice——Spotfire基因组分析组件
数据预处理、统计、分类和功能分析工具集,可以在基因功能富集分析 (GSEA) 或基因本体论功能富集分析(GO)结果中找到富集的基因及功能,并可以集成分析多个平台的数据验证结果的准确性(例如 miRNA
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Global Signal Transduction Network-global signal transduction network
全局信号转导网络—Global Signal Transduction Network 利用数据库中KEGG、BIND、HPRD等信号传递通路,以及基因、蛋白质、化合物之间的作用关系
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MicroRNA Target Gene Network-microrna target gene network
MicroRNA与基因的调控网络——MicroRNA Target Gene Network 构建差异MicroRNA与靶基因构建调控网络,根据网络中MicroRNA的位置函数计算出
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MicroRNA Target GO Network-microrna target go network
MicroRNA对基因功能的调控网络——MicroRNA Target GO Network 根据差异MicroRNA和被调控靶基因的显著性功能,利用MicroRNA和靶基因功能的属性
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