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  aFold – using polynomial uncertainty modelling for differential gene expression estimation from RNA sequencing data

Yang, W., Rosenstiel, P., & Schulenburg, H. (2019). aFold – using polynomial uncertainty modelling for differential gene expression estimation from RNA sequencing data. BMC Genomics, 20:. doi:10.1186/s12864-019-5686-1.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-4AE3-9 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-4AE4-8
資料種別: 学術論文

ファイル

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:
Yang_et_al_2019.pdf (出版社版), 3MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-4AE5-7
ファイル名:
Yang_et_al_2019.pdf
説明:
-
OA-Status:
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公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
:
12864_2019_5686_MOESM1_ESM.pdf (付録資料), 3MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-4AE6-6
ファイル名:
12864_2019_5686_MOESM1_ESM.pdf
説明:
-
OA-Status:
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公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-
CCライセンス:
-

作成者

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 作成者:
Yang, Wentao, 著者
Rosenstiel, Philip, 著者
Schulenburg, Hinrich1, 著者           
所属:
1Max Planck Fellow Group Antibiotic Resistance Evolution, Max Planck Institute for Evolutionary Biology, Max Planck Society, ou_2600692              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Data normalization and identification of significant differential expression represent crucial steps in RNA-Seq analysis. Many available tools rely on assumptions that are often not met by real data, including the common assumption of symmetrical distribution of up- and down-regulated genes, the presence of only few differentially expressed genes and/or few outliers. Moreover, the cut-off for selecting significantly differentially expressed genes for further downstream analysis often depend on arbitrary choices.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2018-11-282019-04-012019-05-102019
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1186/s12864-019-5686-1
 学位: -

関連イベント

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訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: BMC Genomics
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: BioMed Central
ページ: - 巻号: 20 通巻号: 364 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 1471-2164
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111000136905010