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bio-experimental-design-power-analysis

Design e Frontend Autor: bg-szy

Calculates statistical power for high-dimensional genomics experiments (bulk RNA-seq, scRNA-seq, ATAC-seq, ChIP-seq, methylation, proteomics) under negative-binomial count models using RNASeqPower, PROPER, and simulation via powsimR, distinguishing per-gene from marginal (transcriptome-wide) power, the role of mean expression and dispersion, and the sequencing-depth-versus-replicate tradeoff. Cove

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Atualizado há 4 meses
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Reference examples tested with: RNASeqPower 1.42+, PROPER 1.34+, powsimR 1.2+ (GitHub), DESeq2 1.42+, edgeR 4.0+, pwr 1.3+.

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • R: packageVersion('<pkg>') then ?function_name to verify parameters

If code throws an error, introspect the installed package and adapt to the actual API. Notes: RNASeqPower::rnapower() solves for whichever of n or power is omitted; PROPER is a multi-step

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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