<i>anota</i>: analysis of differential translation in genome-wide studies
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Translational control of gene expression has emerged as a major mechanism that regulates many biological processes and shows dysregulation in human diseases including cancer. When studying differential translation, levels of both actively translating mRNAs and total cytosolic mRNAs are obtained where the latter is used to correct for a possible contribution of differential cytosolic mRNA levels to the observed differential levels of actively translated mRNAs. We have recently shown that analysis of partial variance (APV) corrects for cytosolic mRNA levels more effectively than the commonly applied log ratio approach. APV provides a high degree of specificity and sensitivity for detecting biologically meaningful translation changes, especially when combined with a variance shrinkage method for estimating random error. Here we describe the anota (analysis of translational activity) R-package which implements APV, allows scrutiny of associated statistical assumptions and provides biologically motivated filters for analysis of genome wide datasets. Although the package was developed for analysis of differential translation in polysome microarray or ribosome-profiling datasets, any high-dimensional data that result in paired controls, such as RNP immunoprecipitation-microarray (RIP-CHIP) datasets, can be successfully analyzed with anota. AVAILABILITY: The anota Bioconductor package, www.bioconductor.org.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».