Probabilistic Models of the Marginal Distribution of Gene Expression

基因表达边缘分布的概率模型

基本信息

项目摘要

1) Established a method for automatically constructing probabilistic mixture models of gene expression from microarray data. 2) Performed analysis on the marginal distribution of genes and hypothesized that the noise in microarray experiments hinders proper analysis. 3) Established a method for correcting the influence of misreads to allow next-generation sequencer mRNA sequence data to be used for precise analysis of gene expression.
1)建立了一种从基因芯片数据自动构建基因表达概率混合模型的方法。2)对基因的边缘分布进行了分析，并假设微阵列实验中的噪声阻碍了正确的分析。3)建立了一种校正误读影响的方法，使下一代测序仪mRNA序列数据可用于精确分析基因表达。

项目成果

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Characterizing Genes by Marginal Expression Distribution
通过边缘表达分布表征基因
CellMontage: similar expression profile search server
  • DOI：
    10.1093/bioinformatics/btm462
  • 发表时间：
    2007-11-15
  • 期刊：
    BIOINFORMATICS
  • 影响因子：
    5.8
  • 作者：
    Fujibuchi, Wataru;Kiseleva, Larisa;Horton, Paul
  • 通讯作者：
    Horton, Paul
RECOUNT, Next“Generation Sequencing Error Correction Tool
RECOUNT，Next“世代测序纠错工具”
  • DOI：
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    Genome Informatics 23(1)
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Edward Wijaya;Martin Frith;Yutaka Suzuki;Paul Horton
  • 通讯作者：
    Paul Horton
ヌクレオソーム位置とその配列解析
核小体位置和序列分析
  • DOI：
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
    ファルマシア 44巻4号
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Haruhisa Kikuchi;Tomoko Hoshi;Minoru Kitayama;Mizuki Sekiya;Yasuhiro Katou;Kazunori Ueda;Yuzuru Kubohara;Hiroki Sato;Mitsuaki Shimazu;Shoichiro Kurata;Yoshiteru Oshima;Paul Horton
  • 通讯作者：
    Paul Horton
"Computational Prediction of Subcellular Localization"in Methods Mol.Biol.
分子生物学方法中的“亚细胞定位的计算预测”。
  • DOI：
  • 发表时间：
    2007
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Akio Noguchi;et. al.;Kenta Nakai
  • 通讯作者：
    Kenta Nakai
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