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首页> 外文期刊>Journal of genetics >Detecting cognizable trends of gene expression in a time series RNA-sequencing experiment: a bootstrap approach
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Detecting cognizable trends of gene expression in a time series RNA-sequencing experiment: a bootstrap approach

机译：在时间序列RNA测序实验中检测可识别的基因表达趋势：自举方法

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Study of temporal trajectory of gene expression is important. RNA sequencing is popular in genome-scale studies of transcription. Because of high expenses involved, many time-course RNA sequencing studies are challenged by inadequacy of sample sizes. This poses difficulties in conducting formal statistical tests of significance of null hypotheses. We propose a bootstrap algorithm to identify 'cognizable' 'time-trends' of gene expression. Properties of the proposed algorithm are derived using a simulation study. The proposed algorithm captured known 'time-trends' in the simulated data with a high probability of success, even when sample sizes were small (n < 10). The proposed statistical method is efficient and robust to capture 'cognizable' 'time-trends' in RNA sequencing data.
机译：研究基因表达的时间轨迹很重要。 RNA测序在基因组规模的转录研究中很流行。由于涉及高昂的费用，许多时程RNA测序研究受到样本量不足的挑战。这给进行关于无效假设意义的正式统计检验带来了困难。我们提出了一种自举算法来识别基因表达的“可识别的”“时间趋势”。拟议算法的属性是通过仿真研究得出的。即使样本量很小（n <10），提出的算法也能以很高的成功概率捕获模拟数据中的已知“时间趋势”。所提出的统计方法在捕获RNA测序数据中的“可识别”“时间趋势”方面既高效又稳健。

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