Next maSigPro: updating maSigPro Bioconductor package for RNA-seq time series

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Título: Next maSigPro: updating maSigPro Bioconductor package for RNA-seq time series
Autor/es: Nueda, María José | Tarazona, Sonia | Conesa, Ana
Grupo/s de investigación o GITE: Sistemas Dinámicos y Estadística (SISDINEST)
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Estadística e Investigación Operativa
Palabras clave: maSigPro | RNA-seq time series | Bioconductor package
Área/s de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
Fecha de publicación: 3-jun-2014
Editor: Oxford University Press
Cita bibliográfica: Bioinformatics. 2014, Advance Access. doi:10.1093/bioinformatics/btu333
Resumen: Motivation: The widespread adoption of RNA-seq to quantitatively measure gene expression has increased the scope of sequencing experimental designs to include time course experiments. maSigPro is an R package specifically suited for the analysis of time course gene expression data that was developed originally for microarrays and hence was limited in its application to count data. Results: We have updated maSigPro to support RNA-seq time series analysis by introducing Generalized Linear Models in the algorithm to support the modelling of count data while maintaining the traditional functionalities of the package. We show a good performance of the maSigPro-GLM method in several simulated time course scenarios and in a real experimental dataset. Availability: The package is freely available under the LGPL license from the Bioconductor web site (http://bioconductor.org).
Patrocinador/es: This work has been funded by the STATegra project, EU FP7 grant number 30600 and the Spanish MINECO grant BIO2012-40244.
URI: http://hdl.handle.net/10045/37965
ISSN: 1367-4803 (Print) | 1460-2059 (Online)
DOI: 10.1093/bioinformatics/btu333
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © The Author(s) 2014. Published by Oxford University Press. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/), which permits unrestricted reuse, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu333
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