MAGE: Una herramienta de código abierto para el meta-análisis de estudios de expresión génica
Autores: Tamposis, Ioannis A.; Manios, Georgios A.; Charitou, Theodosia; Vennou, Konstantina E.; Kontou, Panagiota I.; Bagos, Pantelis G.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
MAGE: Una herramienta de código abierto para el meta-análisis de estudios de expresión génica
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Biología
Palabras clave
Meta-análisis
Expresión génica
Análisis de enriquecimiento funcional
Software de código abierto
Python
Sondas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
MAGE (Meta-Análisis de Expresión Génica) es un paquete de software de código abierto en Python diseñado para realizar meta-análisis y análisis de enriquecimiento funcional de datos de expresión génica. Incorporamos métodos estándar para el meta-análisis de estudios de expresión génica, errores estándar de bootstrap, correcciones para pruebas múltiples y meta-análisis de múltiples resultados. Es importante destacar que el conjunto de herramientas MAGE incluye características adicionales para la conversión de sondas a identificadores de genes y para realizar análisis de enriquecimiento funcional, con resultados anotados, de términos enriquecidos estadísticamente significativos en varios formatos. Junto con la herramienta en sí, también se desarrolló una infraestructura basada en la web para apoyar las características de este paquete.
Descripción
MAGE (Meta-Análisis de Expresión Génica) es un paquete de software de código abierto en Python diseñado para realizar meta-análisis y análisis de enriquecimiento funcional de datos de expresión génica. Incorporamos métodos estándar para el meta-análisis de estudios de expresión génica, errores estándar de bootstrap, correcciones para pruebas múltiples y meta-análisis de múltiples resultados. Es importante destacar que el conjunto de herramientas MAGE incluye características adicionales para la conversión de sondas a identificadores de genes y para realizar análisis de enriquecimiento funcional, con resultados anotados, de términos enriquecidos estadísticamente significativos en varios formatos. Junto con la herramienta en sí, también se desarrolló una infraestructura basada en la web para apoyar las características de este paquete.