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J-GLOBAL ID：201902234941357741   整理番号：19A1561161

RNASEQ標本のサイズ:RNA配列決定のための実データに基づくサンプルサイズ推定【JST・京大機械翻訳】

RnaSeqSampleSize: real data based sample size estimation for RNA sequencing

著者 (6件)： Zhao Shilin (Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA) ,  Li Chung-I (Department of Statistics, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan) ,  Guo Yan (Department of Internal Medicine, University of New Mexico, Albuquerque, USA) ,  Guo Yan (Key Laboratory of Resource Biology and Biotechnology in Western China, School of Life Sciences, Northwest University, Xi’an, China) ,  Sheng Quanhu (Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA) ,  Shyr Yu (Department of Biostatistics, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, USA)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 19  号： 1  ページ： 191  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 成功RNA配列決定(RNA-Seq)実験の最も重要でしばしば無視される成分の1つはサンプルサイズ推定である。単一遺伝子のパラメータに基づいてサンプルサイズを推定するために,いくつかの負の二項モデルベースの方法を開発した。しかしながら,数千の遺伝子が定量化され,RNA-Seq実験において同時に異なる発現を試験されている。したがって,複数の統計学的試験のための偽発見率,広く分布した読出し数および異なる遺伝子の分散を含む追加の問題を注意深く扱うべきである。これらの問題を解決するために,著者らは,実際のRNA-seqデータから推定された遺伝子平均読出し数と分散の分布に基づいて,RnaSeqSampleSizeと名付けたサンプルサイズと電力推定法を開発した。癌ゲノム地図(TCGA)のような以前の類似実験からのデータセットを参照のポイントとして用いることができる。参照の分布から読出し数とそれらの分散を推定した。この情報を用いて,電力とサンプルサイズを推定し要約した。RnaSeqSampleSizeはR言語に実装され,バイオコンダクタWebサイトからインストールすることができる。ユーザに優しいWebグラフィックインタフェイスをhttp://cqs.mc.vanderbilt.edu/shiny/RnaSeqSampleSize/で提供した。RnaSeqSampleSizeは,RNAseq実験のための電力とサンプルサイズ推定のための便利で強力な方法を提供する。それは,興味ある遺伝子または経路,電力曲線可視化,およびパラメータ最適化のための推定を含むいくつかのユニークな特徴を備えている。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 可視化 ,  シミュレーション ,  統計学 ,  遺伝子 ,  *RNA【核酸】 ,  Web【情報システム】 ,  ゲノム ,  電力
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  Rパッケージ ,  電力推定 ,  RNA-seq ,  読出し ,  発見率 ,  モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： RNA-seq ,  サンプルサイズ ,  電力解析 ,  シミュレーション

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (25件)：

• Nat Rev Genet; RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics; Z Wang, M Gerstein, M Snyder; 10; 1; 2009; 57-63; 10.1038/nrg2484; citation_id=CR1
• Biostatistics; Sample size calculation for multiple testing in microarray data analysis; SH Jung, H Bang, S Young; 6; 1; 2005; 157-169; 10.1093/biostatistics/kxh026; citation_id=CR2
• J Am Stat Assoc; Optimal sample size for multiple testing: the case of gene expression microarrays; P Müller, G Parmigiani, C Robert, J Rousseau; 99; 468; 2004; 990-1001; 10.1198/016214504000001646; citation_id=CR3
• Bioinformatics; Scotty: a web tool for designing RNA-Seq experiments to measure differential gene expression; MA Busby, C Stewart, CA Miller, KR Grzeda, GT Marth; 29; 5; 2013; 656-657; 10.1093/bioinformatics/btt015; citation_id=CR4
• BMC Syst Biol; Statistical methods on detecting differentially expressed genes for RNA-seq data; Z Chen, J Liu, HK Ng, S Nadarajah, HL Kaufman, JY Yang, Y Deng; 5; Suppl 3; 2011; S1; 10.1186/1752-0509-5-S3-S1; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 標本 ,  サイズ ,  RNA ,  サンプルサイズ ,  推定