An algorithm for fast preranked gene set enrichment analysis using cumulative statistic calculation

统计的 计算机科学 集合(抽象数据类型) 算法 统计分析 功率分析 数据集 样品(材料) 实施 R包 数据挖掘 统计 数学 人工智能 计算科学 密码学 程序设计语言 色谱法 化学
作者
Alexey Sergushichev
出处
期刊:University of Michigan - Deep Blue 卷期号:: 060012- 被引量:38
摘要

Gene set enrichment analysis is a widely used tool for analyzing gene expression data. However, current implementations are slow due to a large number of required samples for the analysis to have a good statistical power. In this paper we present a novel algorithm, that efficiently reuses one sample multiple times and thus speeds up the analysis. We show that it is possible to make hundreds of thousands permutations in a few minutes, which leads to very accurate p-values. This, in turn, allows applying standard FDR correction procedures, which are more accurate than the ones currently used. The method is implemented in a form of an R package and is freely available at \url{https://github.com/ctlab/fgsea}.

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