Buchumschlag

Detecting and Correcting Sample-by-Sample Scale Distortion in RNA Sequencing Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Thron, Christopher, Jafari, Farhad
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Genomics Optimization and Control Applications
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Combinatorial Optimisation Approach to Multi-factorial Gap-filling in Genome-scale Metabolic Models (GEMs)
von: Kilby, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cross-modality Matching and Prediction of Perturbation Responses with Labeled Gromov-Wasserstein Optimal Transport
von: Ryu, Jayoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Safe Sequences via Dominators in DAGs for Path-Covering Problems
von: Sena, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effect Size-Driven Pathway Meta-Analysis for Gene Expression Data
von: Villatoro-García, Juan Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast Projection onto the Capped Simplex with Applications to Sparse Regression in Bioinformatics
von: Ang, Andersen, et al.
Veröffentlicht: (2021)

A Statistical Framework for Co-Mediators of Zero-Inflated Single-Cell RNA-Seq Data
von: Ahn, Seungjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Discovery on Dependent Mixed Data with Applications to Gene Regulatory Network Inference
von: Chen, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hypergraph Representations of scRNA-seq Data for Improved Clustering with Random Walks
von: He, Wan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MitoFREQ: A Novel Approach for Mitogenome Frequency Estimation from Top-level Haplogroups and Single Nucleotide Variants
von: Andersen, Mikkel Meyer, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Tutorial on survival modeling with applications to omics data
von: Zhao, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Shotgun DNA sequencing for human identification: Dynamic SNP selection and likelihood ratio calculations accounting for errors
von: Andersen, Mikkel Meyer, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BioKlustering: a web app for semi-supervised learning of maximally imbalanced genomic data
von: Ozminkowski, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Deconfounded Warm-Start Thompson Sampling with Applications to Precision Medicine
von: Jaiswal, Prateek, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fast and Flexible Flow Decompositions in General Graphs via Dominators
von: Sena, Francisco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-cell 3D genome reconstruction in the haploid setting using rigidity theory
von: Dewar, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sampling from Gaussian Processes: A Tutorial and Applications in Global Sensitivity Analysis and Optimization
von: Do, Bach, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Amortized GPLVMs for Single Cell Transcriptomics Data
von: Zhao, Sarah, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VAE-MS: An Asymmetric Variational Autoencoder for Mutational Signature Extraction
von: Egendal, Ida, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TransST: Transfer Learning Embedded Spatial Factor Modeling of Spatial Transcriptomics Data
von: Liu, Shuo Shuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoMMiT: Co-informed inference of microbiome-metabolome interactions via transfer learning
von: Li, Leiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Controlling the joint local false discovery rate is more powerful than meta-analysis methods in joint analysis of summary statistics from multiple genome-wide association studies
von: Jiang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2016)

Second-order group knockoffs with applications to GWAS
von: Chu, Benjamin B, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Estimating Reproducibility in Genome-Wide Association Studies
von: Jiang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Nullstrap-DE: A General Framework for Calibrating FDR and Preserving Power in DE Methods, with Applications to DESeq2 and edgeR
von: Jiang, Chenxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Genomic Prediction and Heritability Estimation using Density Power Divergence
von: Chowdhury, Upama Paul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Controlled Variable Selection from Summary Statistics Only? A Solution via GhostKnockoffs and Penalized Regression
von: Chen, Zhaomeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Heuristic Framework of Variable Neighborhood Descent Methods for the Large-Scale Multi-Level Facility Location Problem in Supply Chain Networks
von: Wang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Post-estimation Adjustments in Data-driven Decision-making with Applications in Pricing
von: Albert, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Envelopment Analysis with Robust and Closest Targets:Integrating Full-Dimensional Efficient Facets for Risk-Resilient Benchmarking
von: Huang, Xiuquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Combining Bayesian and Frequentist Inference for Laboratory-Specific Performance Guarantees in Copy Number Variation Detection
von: Talbot, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting gene-environment interactions to guide personalized intervention: boosting distributional regression for polygenic scores
von: Wu, Qiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Longitudinal prediction of DNA methylation to forecast epigenetic outcomes
von: Leroy, Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HR-VILAGE-3K3M: A Human Respiratory Viral Immunization Longitudinal Gene Expression Dataset for Systems Immunity
von: Sun, Xuejun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predicting loss-of-function impact of genetic mutations: a machine learning approach
von: Kaur, Arshmeet, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GRAMEP: an alignment-free method based on the Maximum Entropy Principle for identifying SNPs
von: Pimenta-Zanon, Matheus Henrique, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Multivariate SEM-PGS Model: Using Polygenic Scores to Investigate Cross-Trait Genetic Nurture and Assortative Mating
von: Lyu, Xuanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incorporating LLM Embeddings for Variation Across the Human Genome
von: Niu, Hongqian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncovering smooth structures in single-cell data with PCS-guided neighbor embeddings
von: Ma, Rong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine learning applied to omics data
von: Calviño, Aida, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GLASD: A Loss-Function-Agnostic Global Optimizer for Robust Correlation Estimation under Data Contamination and Heavy Tails
von: Das, Priyam
Veröffentlicht: (2025)