Flexible statistical methods for estimating and testing effects in genomic studies with multiple conditions

We introduce new statistical methods for analyzing genomic data sets that measure many effects in many conditions (for example, gene expression changes under many treatments). These new methods improve on existing methods by allowing for arbitrary correlations in effect sizes among conditions. This...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Nature genetics Jg. 51; H. 1; S. 187 - 195
Hauptverfasser: Urbut, Sarah M., Wang, Gao, Carbonetto, Peter, Stephens, Matthew
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Nature Publishing Group US 01.01.2019
Nature Publishing Group
Schlagworte:
ISSN:1061-4036, 1546-1718, 1546-1718
Online-Zugang:Volltext
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