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From RNA-seq reads to differential expression results
From RNA-seq reads to differential expression results
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From RNA-seq reads to differential expression results

Oshlack, Alicia ; Robinson, Mark D ; Young, Matthew D

Genome biology, 2010-01, Vol.11 (12), p.220-220 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central Ltd

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A scaling normalization method for differential expression analysis of RNA-seq data
A scaling normalization method for differential expression analysis of RNA-seq data
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A scaling normalization method for differential expression analysis of RNA-seq data

Robinson, Mark D ; Oshlack, Alicia

Genome biology, 2010-01, Vol.11 (3), p.R25-R25 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central

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Bias, robustness and scalability in single-cell differential expression analysis
Bias, robustness and scalability in single-cell differential expression analysis
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Bias, robustness and scalability in single-cell differential expression analysis

Soneson, Charlotte ; Robinson, Mark D

Nature methods, 2018-04, Vol.15 (4), p.255-261 [Periódico revisado por pares]

United States: Nature Publishing Group

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4
Robustly detecting differential expression in RNA sequencing data using observation weights
Robustly detecting differential expression in RNA sequencing data using observation weights
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Robustly detecting differential expression in RNA sequencing data using observation weights

Zhou, Xiaobei ; Lindsay, Helen ; Robinson, Mark D

Nucleic acids research, 2014-06, Vol.42 (11), p.e91-e91 [Periódico revisado por pares]

England: Oxford University Press

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5
Vector field statistical analysis of kinematic and force trajectories
Vector field statistical analysis of kinematic and force trajectories
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Vector field statistical analysis of kinematic and force trajectories

Pataky, Todd C ; Robinson, Mark A ; Vanrenterghem, Jos

Journal of biomechanics, 2013-09, Vol.46 (14), p.2394-2401 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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6
stageR: a general stage-wise method for controlling the gene-level false discovery rate in differential expression and differential transcript usage
stageR: a general stage-wise method for controlling the gene-level false discovery rate in differential expression and differential transcript usage
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stageR: a general stage-wise method for controlling the gene-level false discovery rate in differential expression and differential transcript usage

Van den Berge, Koen ; Soneson, Charlotte ; Robinson, Mark D ; Clement, Lieven

Genome Biology, 2017-08, Vol.18 (1), p.151-151, Article 151 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central

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7
Zero- vs. one-dimensional, parametric vs. non-parametric, and confidence interval vs. hypothesis testing procedures in one-dimensional biomechanical trajectory analysis
Zero- vs. one-dimensional, parametric vs. non-parametric, and confidence interval vs. hypothesis testing procedures in one-dimensional biomechanical trajectory analysis
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Zero- vs. one-dimensional, parametric vs. non-parametric, and confidence interval vs. hypothesis testing procedures in one-dimensional biomechanical trajectory analysis

Pataky, Todd C ; Vanrenterghem, Jos ; Robinson, Mark A

Journal of biomechanics, 2015-05, Vol.48 (7), p.1277-1285 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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8
Benchmarking comes of age
Benchmarking comes of age
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Benchmarking comes of age

Robinson, Mark D ; Vitek, Olga

Genome Biology, 2019-10, Vol.20 (1), p.205-205, Article 205 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central

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9
Quantifying crater production and regolith overturn on the Moon with temporal imaging
Quantifying crater production and regolith overturn on the Moon with temporal imaging
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Quantifying crater production and regolith overturn on the Moon with temporal imaging

Speyerer, Emerson J ; Povilaitis, Reinhold Z ; Robinson, Mark S ; Thomas, Peter C ; Wagner, Robert V

Nature (London), 2016-10, Vol.538 (7624), p.215-218 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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10
BANDITS: Bayesian differential splicing accounting for sample-to-sample variability and mapping uncertainty
BANDITS: Bayesian differential splicing accounting for sample-to-sample variability and mapping uncertainty
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BANDITS: Bayesian differential splicing accounting for sample-to-sample variability and mapping uncertainty

Tiberi, Simone ; Robinson, Mark D

Genome Biology, 2020-03, Vol.21 (1), p.69-69, Article 69 [Periódico revisado por pares]

England: BioMed Central

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