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Technical and biological variance structure in mRNA-Seq data: life in the real world

机译:mRNA-Seq数据中的技术和生物学差异结构:现实生活

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摘要

BackgroundmRNA expression data from next generation sequencing platforms is obtained in the form of counts per gene or exon. Counts have classically been assumed to follow a Poisson distribution in which the variance is equal to the mean. The Negative Binomial distribution which allows for over-dispersion, i.e., for the variance to be greater than the mean, is commonly used to model count data as well.
机译:来自下一代测序平台的BackgroundmRNA表达数据以每个基因或外显子计数的形式获得。传统上假设计数遵循Poisson分布,其中方差等于平均值​​。允许过度分散(即方差大于均值)的负二项分布也通常用于对计数数据进行建模。

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