<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>kazumaxneo</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/kazumaxneo/</author_url>
  <blog_title>macでインフォマティクス</blog_title>
  <blog_url>https://kazumaxneo.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>2016</anon>
    <anon>BMC Bioinformatics</anon>
    <anon>functional enrichment analysis</anon>
    <anon>cancer driver genes</anon>
    <anon>cancer</anon>
    <anon>gene set enrichment analysis</anon>
    <anon>結果の視覚化  (visualization)</anon>
    <anon>RNA seq</anon>
    <anon>GO enrichment analysis</anon>
    <anon>KEGG</anon>
    <anon>KEGG pathway</anon>
  </categories>
  <description>ChIP-sequencing、RNA-sequencing、DNA sequencing、定量的メタボロミクスなどのハイスループット技術により、膨大な量のデータが生成される。研究者は、これらのハイスループット研究から影響を受けた遺伝子の生物学的意義を解釈するために、しばしばfunctional enrichment toolsに依存している。しかし、現在利用可能なfunctional enrichment toolsは、機能データベースリポジトリからの新しいエントリに適応するために頻繁に更新される必要がある。そこで、KEGG、Reactome、Gene Ontology などのソースデータベ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkazumaxneo.hatenablog.com%2Fentry%2F2022%2F01%2F05%2F000100&quot; title=&quot;複数の生物をサポートする機能的エンリッチメント解析ツール GeneSCF - macでインフォマティクス&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/k/kazumaxneo/20220104/20220104210428.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-01-05 00:01:00</published>
  <title>複数の生物をサポートする機能的エンリッチメント解析ツール GeneSCF</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2022/01/05/000100</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
