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Improved data-driven likelihood factorizations for transcript abundance estimation

MOTIVATION: Many methods for transcript-level abundance estimation reduce the computational burden associated with the iterative algorithms they use by adopting an approximate factorization of the likelihood function they optimize. This leads to considerably faster convergence of the optimization pr...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Bioinformatics
Hauptverfasser: Zakeri, Mohsen, Srivastava, Avi, Almodaresi, Fatemeh, Patro, Rob
Format: Artigo
Sprache:Inglês
Veröffentlicht: Oxford University Press 2017
Schlagworte:
Online Zugang:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5870700/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28881996
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btx262
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