Convencionalmente, el análisis basado en rutas asume que los genes de una ruta contribuyen por igual a una función biológica, asignando así un peso uniforme a los genes. Sin embargo, se ha demostrado que esta suposición es incorrecta, y aplicar un peso uniforme en el análisis de rutas puede no ser un enfoque adecuado para tareas como la clasificación molecular de enfermedades, ya que los genes de un grupo funcional pueden tener diferente poder de predicción. Por lo tanto, proponemos utilizar diferentes ponderaciones para los genes en el análisis basado en rutas e ideamos cuatro esquemas de ponderación. Los aplicamos en dos métodos de análisis de rutas existentes utilizando datos de expresión génica reales y simulados para rutas. Entre todos los esquemas, el esquema de ponderación aleatoria, que genera ponderaciones aleatorias y selecciona las ponderaciones óptimas minimizando una función objetivo, es el que obtiene mejores resultados en términos de valor P o reducción de la tasa de error. La ponderación cambia la puntuación de las vías y hace que aparezcan algunas nuevas vías significativas, lo que lleva a la detección de genes relacionados con enfermedades que no se detectan con una ponderación uniforme.
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