[注] CEDA (CRISPR screen with Expression Data Analysis)
[出典] "CEDA: integrating gene expression data with CRISPR pooled screen data identifies essential genes with higher expression" Zhao Y, Yu L [..] Li L. Bioinformatics 2022-10-17. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac668 [著者所属] Ohio State U, Georgia Cancer Center at Augusta U.
　CEDAでは、遺伝子を発現レベルで層別化し、sgRNAのlog-fold変化量に3コンポーネント混合モデル（three-component mixture model）を採用し、パラメータ推定と偽発見率の推定には経験的ベイズ法と期待値最大化法  (EMアルゴリズム) を利用した。
　CEDAは、既存の方法に対して、信頼性は同等であるが、sgRNAのフォールド変化が中程度の必須遺伝子をより高い感度で検出可能になる。