EBSeq公司

EBSeq:RNA序列实验中推理的经验Bayes层次模型。动机:信使核糖核酸的表达在正常发育和分化以及疾病的表现中都很重要。RNA序列实验允许在全基因组范围内鉴定差异表达(DE)基因及其相应的亚型。然而,需要统计方法来确保进行准确的识别。有许多方法可以识别DE基因,但用于鉴定DE异构体的方法却少得多。当对DE亚型感兴趣时,研究人员通常直接应用基因水平(基于计数)的方法来估计异构体的数量。不建议这样做。简言之,对某些亚型群而言,估计亚型表达相对简单,但对其他亚型群则更具挑战性。这导致了不同亚型群的估计不确定性。基于计数的方法并不是为了适应这种变化的不确定性而设计的,因此,将它们应用于亚型推断会导致某些亚型的功耗降低,而对其他类的错误发现会增加。结果:利用经验贝叶斯方法的优点,我们开发了EBSeq,用于在比较两种或多种生物条件的RNA-seq实验中识别DE亚型。结果表明EBSeq在识别DE异构体方面的能力和性能得到了显著提高。EBSeq也被证明是鉴定DE基因的一种可靠的方法。可用性和实现:包含示例和示例数据集的R包可从http://www.biostat.wisc.edu/∼kendzior/EBSEQ/获得。