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Pathway analysis for genome-wide genetic variation data:Analytic principles,latest developments,and new opportunities

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Journal of Genetics and Genomics 2021年第3期48卷 173-183页

作者： Micah Silberstein Nicholas Nesbit Jacquelyn Cai Phil H.Lee Center for Genomic Medicine Massachusetts General HospitalBostonMA 02114USA Department of Psychiatry Harvard Medical SchoolBostonMA 02115USA Stanley Center for Psychiatric Research Broad Institute of MIT and HarvardCambridgeMA 02142USA

Pathway analysis,also known as gene-set enrichment analysis,is a multilocus analytic strategy that integrates a priori,biological knowledge into the statistical analysis of high-throughput genetics *** developed for the studies of gene expression data,it has become a powerful analytic procedure for indepth mining of genome-wide genetic variation *** discoveries were made in the past years,uncovering genes and biological mechanisms underlying common and complex ***,as massive amounts of diverse functional genomics data accrue,there is a pressing need for newer generations of pathway analysis methods that can utilize multiple layers of high-throughput genomics *** this review,we provide an intellectual foundation of this powerful analytic strategy,as well as an update of the state-of-the-art in recent method *** goal of this review is threefold:(1)introduce the motivation and basic steps of pathway analysis for genome-wide genetic variation data;(2)review the merits and the shortcomings of classic and newly emerging integrative pathway analysis tools;and(3)discuss remaining challenges and future directions for further method developments.

关键词： Pathway analysis Set-based association analysis Gene-set enrichment analysis Genome-wide association study multilocus association analysis

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