MISO(アイソフォームの混合物)の発現レベル&NBSPを定量Pythonで書かれた確率的なフレームワークであり、RNA-配列データから選択的スプライシングされた遺伝子のうち、およびサンプルの間で示差的に調節アイソフォームまたはエクソンを識別します。
RNA-配列におけるアイソフォームから生成される読み取ることで生成的なプロセスをモデル化することにより、MISOモデルは、読み込みが特定のアイソフォームに由来する確率を計算するためにベイズ推論を使用しています。
MISOは、選択的mRNAアイソフォームの基本的なセットの存在量を定量するためにアイソフォームに読み込むの推論された割り当てを使用しています。推定上の信頼区間は、推定値の信頼性を定量化するものを得ることができる。
MISOマニュアルとドキュメントについてhttp://genes.mit.edu/burgelab/miso/docs/を参照してください。
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