iDEA，该方法通过整合统计建模为 scRNAseq 研究提供强大的 DE 和 GSE 分析。我们的方法建立在分层贝叶斯模型的基础上，用于DE和GSE分析的联合建模。它仅使用汇总统计作为输入，允许通过补充和配对各种现有的 DE 方法进行有效的数据建模。它依赖于高效的期望最大化算法，该算法具有内部马尔可夫链蒙特卡洛步长，可实现可扩展推理。通过集成 DE 和 GSE 分析，iDEA 可以提高 DE 分析的能力和一致性，以及与常见现有方法相比，GSE 分析的准确性。

差异表达 基因集富集 GSE
July 2024