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  Letting the Data Speak for Themselves: a Fully Bayesian Approach to Transcriptome Assembly

Schulz, M. H. (2014). Letting the Data Speak for Themselves: a Fully Bayesian Approach to Transcriptome Assembly. Genome Biology, 15(10): 498. doi:10.1186/s13059-014-0498-8.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-934A-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0026-A2DF-C
Genre: Zeitschriftenartikel
Latex : Letting the Data Speak for Themselves: a Fully {B}ayesian Approach to Transcriptome Assembly

Externe Referenzen

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Link (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Schulz, Marcel H.1, Autor           
Affiliations:
1Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40046              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A novel method for transcriptome assembly, Bayesembler, provides greater accuracy without sacrifice of computational speed, and particular advantages for alternative transcripts expressed at low levels.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2014-10-312014
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1186/s13059-014-0498-8
BibTex Citekey: s13059-014-0498-8
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Genome Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: London : BioMed Central Ltd.
Seiten: - Band / Heft: 15 (10) Artikelnummer: 498 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1465-6906
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000224390_1