Dividing out quantification uncertainty allows efficient assessment of differential transcript expression with edgeR.

Baldoni, Pedro L; Chen, Yunshun; Hediyeh-Zadeh, Soroor; Liao, Yang; Dong, Xueyi; Ritchie, Matthew E; Shi, Wei; Smyth, Gordon K

Baldoni, Pedro L; Chen, Yunshun; Hediyeh-Zadeh, Soroor; Liao, Yang; Dong, Xueyi; Ritchie, Matthew E; Shi, Wei; Smyth, Gordon K.

Afiliación

Baldoni PL; Bioinformatics Division, WEHI, Parkville, VIC 3052, Australia.
Chen Y; Department of Medical Biology, The University of Melbourne, Parkville, VIC 3010, Australia.
Hediyeh-Zadeh S; Department of Medical Biology, The University of Melbourne, Parkville, VIC 3010, Australia.
Liao Y; ACRF Cancer Biology and Stem Cells Division, WEHI, Parkville, VIC 3052, Australia.
Dong X; Bioinformatics Division, WEHI, Parkville, VIC 3052, Australia.
Ritchie ME; Department of Medical Biology, The University of Melbourne, Parkville, VIC 3010, Australia.
Shi W; Olivia Newton-John Cancer Research Institute, Heidelberg, VIC 3084, Australia.
Smyth GK; School of Cancer Medicine, La Trobe University, Melbourne, VIC 3086, Australia.

Nucleic Acids Res ; 52(3): e13, 2024 Feb 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-38059347

Asunto(s)

Perfilación de la Expresión Génica; Programas Informáticos; Perfilación de la Expresión Génica/métodos; Teorema de Bayes; Incertidumbre; Análisis de Secuencia de ARN/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Programas Informáticos / Perfilación de la Expresión Génica Idioma: En Revista: Nucleic Acids Res Año: 2024 Tipo del documento: Article País de afiliación: Australia Pais de publicación: Reino Unido

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