kegg-pathway-analysis

Name: kegg-pathway-analysis
Author: bg-szy

Design e Frontend

Autor: bg-szy

Guide to KEGG pathway enrichment for DEG results. Covers ORA vs GSEA, mandatory directionality splitting, KEGG organism codes, API failure handling with offline fallbacks, cross-condition comparisons, and answer-first reporting. Consult when running enrichment with clusterProfiler or gseapy.

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Atualizado há 4 meses

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KEGG Pathway Enrichment Analysis Guide

Overview

KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) pathway enrichment analysis identifies biological pathways that are statistically over-represented among differentially expressed genes. This guide covers the two main enrichment approaches (ORA and GSEA), critical workflow decisions such as splitting genes by directionality, tool selection between R clusterProfiler and Python gseapy, and strategies for handling the notoriously unreliable KEGG R

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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