MEB

DOI:10.18129 / B9.bioc.MEB

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normalization-invariant最小包围球检测RNA-seq数据的差异表达基因的方法

Bioconductor版本:3.13

相同或不同的物种之间的差异表达基因识别是生物和医学研究的迫切需求。对于RNA-seq数据,系统的技术效果和不同的测序深度通常进行实验时遇到的。归一化被认为是一个重要的步骤在生物学上重要的发现表达的变化。目前的方法通常涉及标准化的数据比例因子,其次是检测的重要基因。然而,不止一个比例因子可能存在因为真实数据的复杂性。因此,标准化数据的方法由一个比例因子可能表现不佳或甚至不工作。现代机器学习技术的发展提供了一个新的视角关于歧视之间的差异表达(DE)和non-DE基因。然而,在现实中,non-DE基因只占少量和可能包含看家基因(在同一物种)或守恒的直系同源基因(在不同的物种)。因此,检测DE基因的过程可以看到下面成了一个分类问题,制定只有non-DE基因是观察,而德基因完全缺席训练数据。我们问题转换成一个孤立点检测的问题,治疗基因异常值,我们提出一个normalization-invariant最小包围球(NIMEB)方法构造一个最小的球包含已知non-DE基因特征空间。 The genes outside the minimum enclosing ball can then be naturally considered to be DE genes. Compared with the existing methods, the proposed NIMEB method does not require data normalization, which is particularly attractive when the RNA-seq data include more than one scaling factor. Furthermore, the NIMEB method could be easily extended to different species without normalization.

作者:周燕,Jiadi朱

维护人员:Jiadi朱镕基在email.szu.edu.cn < 2160090406 >,燕周< zhouy1016 szu.edu.cn >

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细节

biocViews	分类,DifferentialExpression,GeneExpression,归一化,测序,软件
版本	1.6.0
Bioconductor自	BioC 3.10 (r - 3.6)(2年)
许可证	GPL-2
取决于	R (> = 3.6.0)
进口	e1071,SummarizedExperiment
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建议	knitr,rmarkdown,BiocStyle
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源包	MEB_1.6.0.tar.gz
Windows二进制	MEB_1.6.0.zip
macOS 10.13(高山脉)	MEB_1.6.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/MEB
源库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:包/ MEB
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/MEB/
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