ScholarGate
Assistent
Process / pipelineBioinformatics / omics

Bayesiaanse RNA-seq Differentieel Expressie — Bayesiaanse DE-analyse van RNA-sequencingdata

Bayesiaanse differentieel expressieanalyse van RNA-seq past hiërarchische Bayesiaanse modellen toe op RNA-sequencing read-countdata om genen te identificeren waarvan de expressieniveaus significant verschillen tussen biologische condities. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op p-waarden, kwantificeren deze methoden de posterior kans dat een gen differentieel tot expressie komt, waarbij statistische kracht wordt geleend over genen heen en laag-sample groottes die gebruikelijk zijn in genoomexperimenten, natuurlijk worden ondergebracht.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Leng, N., Dawson, J. A., Thomson, J. A., Ruotti, V., Rissman, A. I., Smits, B. M., Haag, J. D., Gould, M. N., Stewart, R. M., & Kendziorski, C. (2013). EBSeq: An empirical Bayes hierarchical model for inference in RNA-seq experiments. Bioinformatics, 29(8), 1035–1043. link
  2. Hardcastle, T. J., & Kelly, K. A. (2010). baySeq: Empirical Bayesian methods for identifying differential expression in sequence count data. BMC Bioinformatics, 11, 422. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Differential Expression Analysis of RNA Sequencing Data. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bioinformatics/bayesian-rna-seq-differential-expression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateBayesian RNA-seq differential expression (Bayesian Differential Expression Analysis of RNA Sequencing Data). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/bioinformatics/bayesian-rna-seq-differential-expression · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026