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

Schulz, Marcel H.

doi:10.1186/s13059-014-0498-8

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Zur Ablage hinzufügen

Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht

Freigegeben

Zeitschriftenartikel

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

MPG-Autoren

/persons/resource/persons127666

Schulz, Marcel H.
Computational Biology and Applied Algorithmics, MPI for Informatics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

Link
(Verlagsversion)

Volltexte (beschränkter Zugriff)

Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.

Volltexte (frei zugänglich)

Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar

Ergänzendes Material (frei zugänglich)

Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar

Zitation

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.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-934A-8

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.