BayFish: Bayesian inference of transcription dynamics from population snapshots of single-molecule RNA FISH in single cells.
BayFish: Bayesian inference of transcription dynamics from population snapshots of single-molecule RNA FISH in single cells.
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DOI：
10.1186/s13059-017-1297-9
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发表时间：
2017-09-04
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Buchler NE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gómez-Schiavon M;Chen LF;West AE;Buchler NE
单分子RNA荧光原位杂交（smFISH）在测量固定单细胞中新生和成熟RNA转录本的丰度和定位方面提供了无与伦比的分辨率。我们开发了一个计算管道（BayFish），从基因诱导后多个时间点的smFISH数据推断基因表达的动力学参数。给定基因表达的基础模型，BayFish使用蒙特卡罗方法估计模型参数的贝叶斯后验概率，并根据观察到的smFISH数据量化参数的不确定性。我们测试了BayFish对初级神经元中神经元活性诱导基因Npas4的合成数据和smFISH测量。本文的在线版本（doi:10.1186/s13059-017-1297-9）包含补充材料，可供授权用户使用。
Single-molecule RNA fluorescence in situ hybridization (smFISH) provides unparalleled resolution in the measurement of the abundance and localization of nascent and mature RNA transcripts in fixed, single cells. We developed a computational pipeline (BayFish) to infer the kinetic parameters of gene expression from smFISH data at multiple time points after gene induction. Given an underlying model of gene expression, BayFish uses a Monte Carlo method to estimate the Bayesian posterior probability of the model parameters and quantify the parameter uncertainty given the observed smFISH data. We tested BayFish on synthetic data and smFISH measurements of the neuronal activity-inducible gene Npas4 in primary neurons. The online version of this article (doi:10.1186/s13059-017-1297-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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影响因子：
64.8
作者：
Lin, Yingxi;Bloodgood, Brenda L.;Hauser, Jessica L.;Lapan, Ariya D.;Koon, Alex C.;Kim, Tae-Kyung;Hu, Linda S.;Malik, Athar N.;Greenberg, Michael E.
通讯作者：
Greenberg, Michael E.
影响因子：
64.5
作者：
Bhatt DM;Pandya-Jones A;Tong AJ;Barozzi I;Lissner MM;Natoli G;Black DL;Smale ST
通讯作者：
Smale ST
DOI：
10.1016/j.ymeth.2015.06.009
发表时间：
2015-09-01
期刊：
Methods (San Diego, Calif.)
影响因子：
--
作者：
Munsky B;Fox Z;Neuert G
通讯作者：
Neuert G
影响因子：
48
作者：
Raj, Arjun;van den Bogaard, Patrick;Rifkin, Scott A.;van Oudenaarden, Alexander;Tyagi, Sanjay
通讯作者：
Tyagi, Sanjay
影响因子：
30.8
作者：
Becskei, A;Kaufmann, BB;van Oudenaarden, A
通讯作者：
van Oudenaarden, A