Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression.
Salmon provides fast and bias-aware quantification of transcript expression.
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DOI：
10.1038/nmeth.4197
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发表时间：
2017-04
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Kingsford C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Patro R;Duggal G;Love MI;Irizarry RA;Kingsford C
我们推出 Salmon，这是一种通过 RNA-seq 读取定量转录本丰度的方法，准确且快速。 Salmon 是第一个纠正片段 GC 含量偏差的全转录组定量器，我们证明它大大提高了丰度估计的准确性和后续差异表达分析的可靠性。 Salmon 将新的双相并行推理算法和功能丰富的偏差模型与超快的读取映射程序相结合。
We introduce Salmon, a method for quantifying transcript abundance from RNA-seq reads that is accurate and fast. Salmon is the first transcriptome-wide quantifier to correct for fragment GC content bias, which we demonstrate substantially improves the accuracy of abundance estimates and the reliability of subsequent differential expression analysis. Salmon combines a new dual-phase parallel inference algorithm and feature-rich bias models with an ultra-fast read mapping procedure.
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影响因子：
46.9
作者：
Patro, Rob;Mount, Stephen M.;Kingsford, Carl
通讯作者：
Kingsford, Carl
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
48
作者：
Langmead, Ben;Salzberg, Steven L.
通讯作者：
Salzberg, Steven L.
影响因子：
7
作者：
Li JJ;Huang H;Bickel PJ;Brenner SE
通讯作者：
Brenner SE
DOI：
10.1093/bioinformatics/btv483
发表时间：
2015-12-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Hensman J;Papastamoulis P;Glaus P;Honkela A;Rattray M
通讯作者：
Rattray M