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

Schulz, Marcel H.

doi:10.1186/s13059-014-0498-8

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):. doi:10.1186/s13059-014-0498-8.

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資料種別: 学術論文

LaTeX : Letting the Data Speak for Themselves: a Fully {B}ayesian Approach to Transcriptome Assembly

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Schulz, Marcel H.¹, 著者

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1Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_40046

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要旨: 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.

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言語: eng - English

日付: オンライン出版: 2014-10-31出版: 2014

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1186/s13059-014-0498-8
BibTex参照ID: s13059-014-0498-8

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出版物名: Genome Biology

種別: 学術雑誌

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出版社, 出版地: London : BioMed Central Ltd.

ページ: - 巻号: 15 (10) 通巻号: 498 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISSN: 1465-6906
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000224390_1

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