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Zusammenfassung: Es wird erwartet, dass aufkommende Technologien zur digitalen Genexpression (DGE) in naher Zukunft die Mikroarray-Technologien für viele Anwendungen der funktionalen Genomik übertreffen werden. Eine der grundlegenden Datenanalysetasks, insbesondere für Studien zur Genexpression, besteht darin, festzustellen, ob es Hinweise darauf gibt, dass die Zählungen für ein Transkript oder Exon signifikant unterschiedlich zwischen den experimentellen Bedingungen sind. edgeR ist ein Bioconductor-Softwarepaket zur Untersuchung der differentiellen Expression von replizierten Zähldaten. Ein überdispersiertes Poisson-Modell wird verwendet, um sowohl biologische als auch technische Variabilität zu berücksichtigen. Empirische Bayes-Methoden werden verwendet, um den Grad der Überdispersion über Transkripte hinweg zu moderieren, wodurch die Zuverlässigkeit der Inferenz verbessert wird. Die Methodik kann selbst bei den minimalsten Replikationsniveaus verwendet werden, vorausgesetzt, mindestens ein Phänotyp oder experimentelle Bedingung ist repliziert. Die Software kann auch andere Anwendungen über Sequenzierungsdaten hinaus haben, wie z. B. Proteom-Peptid-Zähldaten. Verfügbarkeit: Das Paket ist kostenlos unter der LGPL-Lizenz auf der Bioconductor-Website (http://bioconductor.org) verfügbar. Kontakt: mrobinson@wehi.edu.au
Robinson et al. (Mittwoch) haben diese Frage untersucht.