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Articles de revues sélectionnés

  1. Karimnezhad, A. et Perkins, TJ (2024). Identification de variants mononucléotidiques par une méthode bayésienne empirique à partir de données de séquençage de nouvelle génération. Scientific Reports 14, 1550, https://doi.org/10.1038/s41598-024-51958-z

  2. Karimnezhad, A. (2022). Estimation plus précise de la composition cellulaire dans l'expression en masse grâce à une intégration robuste des informations unicellulaires. Bioinformatics Advances, 2(1), https://doi.org/10.1093/bioadv/vbac049 .

  3. Karimnezhad, A. (2022). Une méthode simple mais efficace d'estimation du taux de fausses découvertes locales, conçue pour l'analyse des données d'association pangénomiques. Méthodes statistiques et applications, 31, 159-180.

  4. Karimnezhad, A., Palidwor, AP, Thavorn, K., Campbell, P., Lo, B., Stewart, DJ et Perkins, TJ (2020). Précision et reproductibilité de l'appel de mutations ponctuelles somatiques dans les données de séquençage ciblé de type clinique. BMC Medical Genomics. 13, 156.

  5. Karimnezhad, A. et Bickel, DR (2020). Incorporating Prior Knowledge about Genetic Variants into the Analysis of Genetic Association Data: An Empirical Bayes Approach. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics. 17(2), 635-646.

  6. Karimnezhad, A. et Zarepour, M. (2020). Guide général d'estimation bayésienne et bayésienne robuste par processus de Dirichlet. Metrika. 83, 321-346.

  7. Karimnezhad, A. et Parsian, A. (2019). Inférence bayésienne et bayésienne robuste dans un cadre général. Communications in Statistics - Theory and Methods. 48(15), 3899-3920.

  8. Karimnezhad, A. et Moradi, F. (2018). Estimation de la fréquence allélique en présence d'antériorités incertaines. Journal of Theoretical Biology 459, 119-129.

  9. Karimnezhad, A. et Parsian, A. (2018). Détermination de la taille d'échantillon la plus stable dans les essais cliniques. Méthodes statistiques et application 27(3), 437-454.

  10. Trafimow, D., Amrhein, V. et 52 autres, dont Karimnezhad, A. (2018). Manipuler le niveau alpha ne peut pas guérir les tests de signification. Frontiers in Psychology, 9-690. doi : 10.3389/fpsyg.2018.00699

  11. Karimnezhad, A., Lucas, PJ et Parsian, A. (2017). Estimation des paramètres sous contraintes avec des priors incertains pour les réseaux bayésiens. Revue électronique de statistique, 11(2), 4000-4032.

  12. Mei, S., Karimnezhad, A., Forest, M., Bickel, DR, Greenwood, C. (2017). Performance d'une nouvelle méthode locale de taux de fausses découvertes sur les tests d'association entre la maladie coronarienne (MC) et les variants génétiques à l'échelle du génome. PLoS ONE, 12(9) : e0185174.

  13. Karimnezhad, A. et Moradi, F. (2016). Apprentissage bayésien des paramètres avec une application, Metron, 74(1), 61-74.

Progiciels

  1. Karimnezhad, A. (2024). SNVLFDR : Détection de variants basée sur LFDR. Package R, version 1.0.1. https://cran.r-project.org/web/packages/SNVLFDR

  2. Karimnezhad, A. (2024). CSCDRNA : Décomposition de l’expression globale basée sur la covariance à partir du séquençage de cellules uniques. Package R, version 2.0.1. https://github.com/empiricalbayes/CSCDRNA

  3. Karimnezhad, A. (2020). LFDR.MME : Estimation des taux de fausses découvertes locaux par la méthode des moments. Package R, version 1.0.1 https://cran.r-project.org/web/packages/LFDR.MME

  4. Karimnezhad, A., Kim, J., Akpawu, A., Chitpin, J. et Bickel, D.R. (2017). LFDR.Empirical-Bayes : estimation des taux de faux positifs locaux par la méthode bayésienne empirique. Package R, version 1.0. https://cran.r-project.org/web/packages/LFDREmpiricalBayes

  5. Karimnezhad, A., Kim, J. et Bickel, DR (2017). LFDR.EmpiricalBayes. Application Shiny. https://empiricalbayes.shinyapps.io/lfdrempiricalbayesapp/