沃姆

精确权重解锁用于RNA序列读取计数的线性模型分析工具。提出了一种新的用于分析RNA序列实验中读取计数的标准线性建模策略。voom方法估计对数计数的均值-方差关系,为每个观测值生成一个精确的权重,并将其输入limma经验Bayes分析管道。这为RNA序列分析员提供了一个为微阵列开发的大量方法。仿真研究表明,voom的性能与基于计数的RNA-seq方法一样好或更好,即使数据是根据先前方法的假设生成的。两个案例研究说明了线性建模和基因集测试方法的使用。


zbMATH中的参考文献(参考文献17条)

显示第1到17个结果,共17个。
按年份排序(引用)

  1. 马丁,布莱恩D。;维顿,丹妮拉;Willis,Amy D.:用β二项回归建模微生物丰度和失调(2020年)
  2. 美国。托马斯·凯利;迈克尔A。Black:graphsim:R软件包,用于从生物途径的图形结构模拟基因表达数据(2020)不是zbMATH
  3. 威尔逊,道格拉斯R。;金、冲;易卜拉欣,约瑟夫G。;Sun,Wei:ice-t通过允许异常基因表达模式,提供了肿瘤样本中免疫细胞丰度的精确估计(2020年)
  4. 贾高翔;王新雷;李启伟;鲁炜;唐西明;威斯图巴,伊格纳西奥;Xie,Yang:RCRnorm:用于规范化纳米管柱N计数数据的随机系数递阶回归模型集成系统(2019)
  5. 梁坤:有辅助信息的RNA测序实验的经验Bayes分析(2019)
  6. Wolff,Alexander:通过开发新一代测序数据的方法分析表达谱和基因变异(2018)
  7. 夏英林;孙军;陈丁庚:微生物组群数据与R的统计分析(2018)
  8. 古纳迪,穆罕默德K。;康威尔,斯特芬;蒙特,斯蒂芬·M。;好极了,Héctor Corrada:Yanagi:RNA序列定量转录片段库构建(2017)
  9. 伦,亚伦·T。五十、 。;Smyth,Gordon K.:无计数,无方差:从RNA序列数据评估生物变异性时考虑自由度损失(2017年)
  10. 伯纳菲,伊丽莎白;皮卡德,弗兰克;罗宾,圣é潘恩;Viroli,Cinzia:使用混合物模拟差异表达分析中的过度分散异质性(2016)
  11. 菲普森,贝琳达;李,斯坦利;马约夫斯基,伊恩J。;亚历山大,沃伦S。;Smyth,Gordon K.:稳健的超参数估计保护高变基因并提高检测差异表达的能力(2016年)
  12. 红润的,肖恩;约翰逊,玛拉;Purdom,Elizabeth:二项族中离散参数的收缩,以及对微分外显子跳过的应用(2016)
  13. Zhou,Yi Hui:使用基于分数的方法对RNA序列数据进行路径分析(2016)
  14. 加洛平,米é丽娜;塞勒克斯,吉尔;贾夫尔ézic,佛罗伦萨;Rau,Andrea:注释基因表达数据基于模型聚类的模型选择标准(2015)
  15. 利西奥,安德鲁;Nettleton,Dan:近交系和杂交基因型RNA序列实验的分层建模和差异表达分析(2015)
  16. 刘芳芳;王冲;刘鹏:RNA序列数据差异表达分析的半参数贝叶斯方法(2015)
  17. 阮,但;内特尔顿,丹;刘海波;Tuggle,Christopher K.:利用RNA序列数据检测差异表达基因,以解释相关协变量的影响(2015年)