Добірка наукової літератури з теми "RNA-Seq expression levels"
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Статті в журналах з теми "RNA-Seq expression levels"
Sun, Xifang, Shiquan Sun, and Sheng Yang. "An Efficient and Flexible Method for Deconvoluting Bulk RNA-Seq Data with Single-Cell RNA-Seq Data." Cells 8, no. 10 (September 27, 2019): 1161. http://dx.doi.org/10.3390/cells8101161.
Повний текст джерелаMourão, Kira, Nicholas J. Schurch, Radek Lucoszek, Kimon Froussios, Katarzyna MacKinnon, Céline Duc, Gordon Simpson, and Geoffrey J. Barton. "Detection and mitigation of spurious antisense expression with RoSA." F1000Research 8 (June 7, 2019): 819. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.18952.1.
Повний текст джерелаKwon, Taejoon. "Benchmarking Transcriptome Quantification Methods for Duplicated Genes in Xenopus laevis." Cytogenetic and Genome Research 145, no. 3-4 (2015): 253–64. http://dx.doi.org/10.1159/000431386.
Повний текст джерелаJaffe, Andrew E., Ran Tao, Alexis L. Norris, Marc Kealhofer, Abhinav Nellore, Joo Heon Shin, Dewey Kim, et al. "qSVA framework for RNA quality correction in differential expression analysis." Proceedings of the National Academy of Sciences 114, no. 27 (June 20, 2017): 7130–35. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1617384114.
Повний текст джерелаPaşaniuc, Bogdan, Noah Zaitlen, and Eran Halperin. "Accurate Estimation of Expression Levels of Homologous Genes in RNA-seq Experiments." Journal of Computational Biology 18, no. 3 (March 2011): 459–68. http://dx.doi.org/10.1089/cmb.2010.0259.
Повний текст джерелаRichard, Hugues, Marcel H. Schulz, Marc Sultan, Asja Nürnberger, Sabine Schrinner, Daniela Balzereit, Emilie Dagand, et al. "Prediction of alternative isoforms from exon expression levels in RNA-Seq experiments." Nucleic Acids Research 38, no. 10 (February 11, 2010): e112-e112. http://dx.doi.org/10.1093/nar/gkq041.
Повний текст джерелаLi, Jun, and Alicia T. Lamere. "DiPhiSeq: robust comparison of expression levels on RNA-Seq data with large sample sizes." Bioinformatics 35, no. 13 (November 19, 2018): 2235–42. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bty952.
Повний текст джерелаRan, Di, Janhavi Moharil, James Lu, Heather Gustafson, Kerry Culm-Merdek, Kristen Strand-Tibbitts, Laura Benjamin, and Marian Navratil. "Platform comparison of HTG EdgeSeq and RNA-Seq for gene expression profiling of tumor tissue specimens." Journal of Clinical Oncology 38, no. 15_suppl (May 20, 2020): 3566. http://dx.doi.org/10.1200/jco.2020.38.15_suppl.3566.
Повний текст джерелаKane, Shruti, Himanshu Garg, Neeraja M. Krishnan, Aditya Singh, and Binay Panda. "RNAtor: an Android-based application for biologists to plan RNA sequencing experiments." F1000Research 6 (November 16, 2017): 997. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.11982.2.
Повний текст джерелаKubota, Naoto, and Mikita Suyama. "Mapping of promoter usage QTL using RNA-seq data reveals their contributions to complex traits." PLOS Computational Biology 18, no. 8 (August 29, 2022): e1010436. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1010436.
Повний текст джерелаДисертації з теми "RNA-Seq expression levels"
Espírito, Ana Cláudia Pereira. "Saccharomycotin transcriptomics by next-generation sequencing." Master's thesis, Universidade de Aveiro, 2015. http://hdl.handle.net/10773/15677.
Повний текст джерелаThe non-standard decoding of the CUG codon in Candida cylindracea raises a number of questions about the evolutionary process of this organism and other species Candida clade for which the codon is ambiguous. In order to find some answers we studied the transcriptome of C. cylindracea, comparing its behavior with that of Saccharomyces cerevisiae (standard decoder) and Candida albicans (ambiguous decoder). The transcriptome characterization was performed using RNA-seq. This approach has several advantages over microarrays and its application is booming. TopHat and Cufflinks were the software used to build the protocol that allowed for gene quantification. About 95% of the reads were mapped on the genome. 3693 genes were analyzed, of which 1338 had a non-standard start codon (TTG/CTG) and the percentage of expressed genes was 99.4%. Most genes have intermediate levels of expression, some have little or no expression and a minority is highly expressed. The distribution profile of the CUG between the three species is different, but it can be significantly associated to gene expression levels: genes with fewer CUGs are the most highly expressed. However, CUG content is not related to the conservation level: more and less conserved genes have, on average, an equal number of CUGs. The most conserved genes are the most expressed. The lipase genes corroborate the results obtained for most genes of C. cylindracea since they are very rich in CUGs and nothing conserved. The reduced amount of CUG codons that was observed in highly expressed genes may be due, possibly, to an insufficient number of tRNA genes to cope with more CUGs without compromising translational efficiency. From the enrichment analysis, it was confirmed that the most conserved genes are associated with basic functions such as translation, pathogenesis and metabolism. From this set, genes with more or less CUGs seem to have different functions. The key issues on the evolutionary phenomenon remain unclear. However, the results are consistent with previous observations and shows a variety of conclusions that in future analyzes should be taken into consideration, since it was the first time that such a study was conducted.
A descodificação não-standard do codão CUG na Candida cylindracea levanta uma série de questões sobre o processo evolutivo deste organismo e de outras espécies do subtipo Candida para as quais o codão é ambíguo. No sentido de encontrar algumas respostas procedeu-se ao estudo do transcriptoma de C. cylindracea, comparando o seu comportamento com o de Saccharomyces cerevisiae (descodificador standard) e de Candida albicans (descodificador ambíguo). A caracterização do transcriptoma foi realizada a partir de RNA-seq. Esta metodologia apresenta várias vantagens em relação aos microarrays e a sua aplicação encontra-se em franca expansão. TopHat e Cufflinks foram os softwares utilizados na construção do protocolo que permitiu efectuar a quantificação génica. Cerca de 95% das reads alinharam contra o genoma. Foram analisados 3693 genes, 1338 dos quais com codão start não-standard (TTG/CTG) e a percentagem de genoma expresso foi de 99,4%. Maioritarimente, os genes têm níveis de expressão intermédios, alguns apresentam pouca ou nenhuma expressão e uma minoria é altamente expressa. O perfil de distribuição do codão CUG entre as três espécies é muito diferente, mas pode associar-se significativamente aos níveis de expressão: os genes com menos CUGs são os mais altamente expressos. Porém, o conteúdo em CUG não se relaciona com o nível de conservação: genes mais e menos conservados têm, em média, igual número de CUGs. Os genes mais conservados são os mais expressos. Os genes de lipases corroboram os resultados obtidos para os genes de C. cylindracea em geral, sendo muito ricos em CUGs e nada conservados. A quantidade reduzida de codões CUG que se observa em genes altamente expressos pode dever-se, eventualmente, a um número insuficiente de genes de tRNA para fazer face a mais CUGs sem comprometer a eficiência da tradução. A partir da análise de enriquecimento foi possível confirmar que os genes mais conservados estão associados a funções básicas como tradução, patogénese e metabolismo. Dentro destes, os genes com mais e menos CUGs parecem ter funções diferentes. As questões-chave sobre o fenómeno evolutivo permanecem por esclarecer. No entanto, os resultados são compatíveis com as observações anteriores e são apresentadas várias conclusões que em futuras análises devem ser tidas em consideração, já que foi a primeira vez que um estudo deste tipo foi realizado.
Mangul, Serghei. "Algorithms for Transcriptome Quantification and Reconstruction from RNA-Seq Data." Digital Archive @ GSU, 2012. http://digitalarchive.gsu.edu/cs_diss/71.
Повний текст джерелаBaruzzo, Giacomo. "Improving the RNA-Seq analysis pipeline: read alignment and expression level quantification." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2017. http://hdl.handle.net/11577/3424871.
Повний текст джерелаDNA e RNA giocano un ruolo essenziale nelle vita di ogni organismo. Le due molecole hanno differenti caratteristiche e proprietà ma le loro funzioni sono strettamente legate. Il DNA codifica nel genoma tutte le informazioni genetiche necessarie alle principali attività delle cellula. Il DNA è legato all’RNA tramite il processo della espressione genica, processo che trascrive le informazioni codificate dal DNA nel RNA. Diversamente dalle informazioni statiche fornite dal DNA, l’insieme degli RNA trascritti in un certo istante temporale rappresenta lo stato attuale di ogni cellula e fornisce una caratterizzazione dinamica della sua attività. Per questa ragione, l’analisi del trascrittoma rappresenta un potente strumento per identificare il comportamento dinamico di un organismo, come la risposta a stimoli ambientali o i meccanismi patologici alla base di diverse malattie. Negli ultimi anni, le analisi del trascrittoma sono state rivoluzionate dall’avvento dell’RNA sequencing (RNA-Seq), una nuova metodologia che applica le attuali tecnologie di sequenziamento di nuova generazione (NGS) a molecole di RNA. L’RNA-Seq consente di studiare tutte le specie di RNA presenti nel campione in esame, caratterizzando allo stesso tempo a loro sequenza nucleotidica e la loro quantità. In pratica, milioni di sotto sequenze dei trascritti, chiamate read, vengono sequenziate a partire da posizioni casuali dei trascritti presenti nel campione, utilizzando le medesime piattaforme NGS impiegate nel sequenziamento di DNA. Sfortunatamente le tecnologie NGS producono in output le sono read e nessuna informazione viene quindi fornita riguardo a quali trascritti abbiano generato le read o da quale porzione dei trascritti esse provengano. Per questo motivo le read rappresentano allo stesso tempo l’output del processo di sequenziamento e l’input di complesse pipeline di analisi dati RNA-Seq. Il primo passo in molte pipeline consiste proprio nella identificazione della relazione tra l’output del sequenziamento (le read) e i trascritti che sono stati sequenziati. L’approccio più comune alla risoluzione di questo problema è l’allineamento delle read su un genoma di riferimento. Infatti, identificando la posizione di ogni read nel genoma è possibile inferire quale trascritto la abbia originata analizzando la sua posizione all’interno dei geni. L’informazione derivante dalla posizione e dal numero di read può essere poi utilizzata in un ampio spettro di analisi. Ad esempio, il conteggio del numero di read allineate presso un gene può essere utilizzato come misura del suo livello di espressione, mentre lo studio di quali read si trovino a cavallo di una giunzione può permettere l’identificazione di diverse isoforme. A prima vista queste analisi possono sembrare semplici, ma l’implementazione sia della intera pipeline di analisi sia delle singole fasi che la compongono è invece complessa ed ancora non ben definita. Tra tutte le fasi che compongono la pipeline di analisi dati RNA-Seq, questa tesi si focalizza sulla fase di allineamento delle read. L’allineamento delle read costituisce uno dei passi più critici nella intera analisi di dati RNA-Seq, sia per la sua complessità che per la sua diffusione e presenza nella maggior parte delle pipeline di analisi utilizzate. Lo studio di questa fondamentale operazione è stato effettuato attraverso varie fasi. In primo luogo è stata effettuata una completa caratterizzazione del problema dell’allineamento, analizzando gli aspetti critici e i problemi aperti sia dal punto di vista metodologico che computazionale. In secondo luogo, gli algoritmi e le strutture dati utilizzate nel processo di allineamento sono state analizzate insieme alle diverse strategie di modellazione del problema. Successivamente, i metodi stato dell’arte per l’allineamento di read RNA-Seq sono stati individuati attraverso una approfondita analisi della letteratura, la quale ha evidenziato la presenza di molteplici metodi per la risoluzione di questo problema. Contemporaneamente, l’analisi della letteratura ha evidenziato la difficoltà nella scelta del metodo più accurato per il particolare scenario da analizzare. La difficoltà nella individuazione del corretto metodo è dovuta principalmente per la carenza in letteratura di accurate analisi comparative. Per questa ragione, il passo successivo è stato la progettazione ed esecuzione di una approfondita analisi comparativa di 14 metodi per l’allineamento splice aware e di 4 metodi per l’allineamento splice unaware. A questo scopo, è stata effettua la simulazione di diversi dati a descrizione di molteplici scenari reali. In aggiunta, sono state sviluppate diverse metriche per la valutazione della accuratezza ed efficienza dei singoli metodi analizzati. I risultati di questa analisi hanno rivelato considerevoli differenze tra le prestazioni dei singoli metodi, sottolineando spesso uno scarso legame tra popolarità e accuratezza. L’ultimo passo dello studio è stato l’analisi degli effetti delle diverse accuratezze raggiunge in fase di allineamento sulla precisione e affidabilità delle fasi successive nella pipeline di analisi. Nello specifico, sono state studiate le conseguenze dell’uso di un sottoinsieme dei metodi di allineamento sulla accuratezza della quantificazione del livello di espressione. In conclusione, questa tesi analizza il problema dell’allineamento di read RNA-Seq e presenta una approfondita descrizione delle caratteristiche e delle criticità di questa complessa fase della pipeline. In un campo di ricerca dalla veloce evoluzione come l’RNA-Seq, le informazioni risultanti dalla valutazione comparativa dei metodi stato dell’arte fornisce preziose linee guida per l’aggiornamento e la definizione di accurate e affidabili pipeline di analisi.
Baruzzo, Giacomo. "Improving the RNA-Seq analysis pipeline: read alignment and expression level quantification." Doctoral thesis, 2017. http://hdl.handle.net/11577/3287888.
Повний текст джерелаTemate, Tiagueu Yvette Charly B., and Tiagueu Yvette C. B. Temate. "Methods for Differential Analysis of Gene Expression and Metabolic Pathway Activity." 2016. http://scholarworks.gsu.edu/cs_diss/102.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "RNA-Seq expression levels"
Paşaniuc, Bogdan, Noah Zaitlen, and Eran Halperin. "Accurate Estimation of Expression Levels of Homologous Genes in RNA-seq Experiments." In Lecture Notes in Computer Science, 397–409. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-12683-3_26.
Повний текст джерелаMirauta, Bogdan, Pierre Nicolas, and Hugues Richard. "Pardiff: Inference of Differential Expression at Base-Pair Level from RNA-Seq Experiments." In New Trends in Image Analysis and Processing – ICIAP 2013, 418–27. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41190-8_45.
Повний текст джерелаJamail, Ismail, and Ahmed Moussa. "Current State-of-the-Art of Clustering Methods for Gene Expression Data with RNA-Seq." In Pattern Recognition [Working Title]. IntechOpen, 2020. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.94069.
Повний текст джерелаCentonze, Giorgia, Jennifer Chapelle, Costanza Angelini, Dora Natalini, Davide Cangelosi, Vincenzo Salemme, Alessandro Morellato, Emilia Turco, and Paola Defilippi. "The Scaffold Protein p140Cap as a Molecular Hub for Limiting Cancer Progression: A New Paradigm in Neuroblastoma." In Pheochromocytoma, Paraganglioma and Neuroblastoma. IntechOpen, 2021. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.96383.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "RNA-Seq expression levels"
Al Seesi, Sahar, and Ion Mandoiu. "Workshop: Inference of allele specific expression levels from RNA-Seq data." In 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/iccabs.2012.6182666.
Повний текст джерелаJaiswal, Alokita, and Imlimaong Aier. "Exploring gene expression levels in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma (PDAC) using RNA-Seq data." In 2018 International Conference on Bioinformatics and Systems Biology (BSB). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/bsb.2018.8770567.
Повний текст джерелаA, Amruth, Ramanan R, Rhea Paul, Sarada Jayan, Amrita Thakur, and Nidhin Prabhakar Tv. "Comparative Study of Cancer Classification by Analysis of RNA-seq Gene Expression Levels." In 2022 13th International Conference on Computing Communication and Networking Technologies (ICCCNT). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icccnt54827.2022.9984600.
Повний текст джерелаTsers, I., V. Gorshkov, N. Gogoleva, and Y. Gogolev. "Revealing the potential “master regulators” of pathogenesis in plants based on RNA-Seq data." In 2nd International Scientific Conference "Plants and Microbes: the Future of Biotechnology". PLAMIC2020 Organizing committee, 2020. http://dx.doi.org/10.28983/plamic2020.254.
Повний текст джерелаWei Li and Tao Jiang. "Workshop: Transcriptome assembly and isoform expression level estimation from biased RNA-Seq reads." In 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/iccabs.2012.6182670.
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