baySeq: empirical Bayesian methods for identifying differential expression in sequence count data. | BMC Bioinformatics;11: 422, 2010 Aug 10. | MEDLINE

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baySeq: empirical Bayesian methods for identifying differential expression in sequence count data.

Hardcastle, Thomas J; Kelly, Krystyna A.

Afiliação

Hardcastle TJ; Department of Plant Sciences, University of Cambridge, Downing Street, Cambridge, UK. tjh48@cam.ac.uk

BMC Bioinformatics ; 11: 422, 2010 Aug 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-20698981

Assuntos

Algoritmos; Teorema de Bayes; Perfilação da Expressão Gênica/métodos; Arabidopsis/genética; Sequência de Bases; RNA de Plantas/genética; Projetos de Pesquisa

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Teorema de Bayes / Perfilação da Expressão Gênica Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2010 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Teorema de Bayes / Perfilação da Expressão Gênica Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2010 Tipo de documento: Article País de afiliação: Reino Unido