【摘 要】
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得到癌症基因表达谱数据后，通常会利用G0进行通路分析，以确定哪些通路在癌症的条件下发生了应答，进而研究癌症的发生机制。然而由于G0节点(通路)的基因注释具有很高的冗余性，在利
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得到癌症基因表达谱数据后，通常会利用G0进行通路分析，以确定哪些通路在癌症的条件下发生了应答，进而研究癌症的发生机制。然而由于G0节点(通路)的基因注释具有很高的冗余性，在利用常规的分析方法(超几何)做G0富集分析的时候，会发现很多具有父子关系的冗余功能类(通路)。在这些冗余的功能类中，我们很难确定哪些是与所研究的生物学过程最相关的。传统的去冗余方法只是简单的保留最深层的富集节点，这种方法局限于通路的细小局部，而忽略了受到扰动的整个通路，以至使后续的分析发生偏倚甚至误导后续分析。
本研究考虑了父子节点内各自差异表达基因比例的不同，提出了一种简单有效的启发式算法来寻找与所研究的生物学过程最相关的G0富集功能类(通路)。根据模拟数据和实际的表达谱数据分析，均表明我们的方法可以找到真正的与所研究的生物学过程最相关的G0富集功能类(通路)，明显优于传统的方法。
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