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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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2
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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3
Using multi‐item psychometric scales for research and practice in human resource management
Using multi‐item psychometric scales for research and practice in human resource management
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Using multi‐item psychometric scales for research and practice in human resource management

Robinson, Mark A.

Human resource management, 2018-05, Vol.57 (3), p.739-750 [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: Wiley Periodicals, Inc

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4
Training Load Monitoring in Team Sports: A Novel Framework Separating Physiological and Biomechanical Load-Adaptation Pathways
Training Load Monitoring in Team Sports: A Novel Framework Separating Physiological and Biomechanical Load-Adaptation Pathways
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Training Load Monitoring in Team Sports: A Novel Framework Separating Physiological and Biomechanical Load-Adaptation Pathways

Vanrenterghem, Jos ; Nedergaard, Niels Jensby ; Robinson, Mark A. ; Drust, Barry

Sports medicine (Auckland), 2017-11, Vol.47 (11), p.2135-2142 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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5
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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6
Differential analyses for RNA-seq: transcript-level estimates improve gene-level inferences
Differential analyses for RNA-seq: transcript-level estimates improve gene-level inferences
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Differential analyses for RNA-seq: transcript-level estimates improve gene-level inferences

Soneson, Charlotte ; Love, Michael I ; Robinson, Mark D

F1000 research, 2015, Vol.4, p.1521-1521 [Periódico revisado por pares]

England: F1000Research

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7
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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8
Comparison of clustering methods for high‐dimensional single‐cell flow and mass cytometry data
Comparison of clustering methods for high‐dimensional single‐cell flow and mass cytometry data
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Comparison of clustering methods for high‐dimensional single‐cell flow and mass cytometry data

Weber, Lukas M. ; Robinson, Mark D.

Cytometry. Part A, 2016-12, Vol.89 (12), p.1084-1096 [Periódico revisado por pares]

United States

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9
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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10
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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