Arem. Alinhando leituras por expectativa-maximização
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Alinhando leituras pela expectativa-maximização A Arem é baseada em Macs (análise baseada em modelos para os dados do chip-seq). O seqüenciamento de high-russo acoplado à imunocipitação de cromatina (chip-seq) é amplamente utilizado na caracterização de padrões de ligação genoma de fatores de transcrição, cofactores, modificadores de cromatina e outras proteínas de ligação de DNA. Uma etapa chave na análise de dados do Chip-SEQ é mapear leituras curtas de sequenciamento de alta taxa de transferência para um genoma de referência e identificar regiões de pico enriquecidas com leituras curtas. Embora vários métodos foram propostos para a análise chip-seq, a maioria dos métodos de existência Considere leituras que podem ser colocadas exclusivamente no genoma de referência e, portanto, têm baixa potência para detectar picos circulados em seqüências repetidas. Aqui apresentamos uma abordagem probabilística para a análise de dados do Chip-SEQ, que utiliza todas as leituras, fornecendo uma visão verdadeiramente genoma de padrões de ligação. READS é modelado usando um modelo de mistura correspondente às regiões k enriquecidas e um fundo genômico nulo. Utilizamos a máxima probabilidade de estimar as localizações das regiões enriquecidas e implementar uma expectativa-maximização (EM) Algoritmo, chamada AREEM, para atualizar as probabilidades de alinhamento de cada leitura para diferentes locais genômicos. Para obter informações adicionais, consulte nosso artigo RecomM 2011 ou visite o nosso site: http://cbcl.ics.uci.edu/aremarem é baseado no popular Macs Peak Caller, conforme descrito abaixo: Com a melhoria das técnicas de sequenciamento, a imunoprecipitação de cromatina seguida de alta sequenciamento de transferência (chip SEQ) está se tornando popular para estudar interações de proteína-dna genômica. Para resolver a falta de poderoso método de análise do chip-seq, apresentamos um novo algoritmo, denominado análise baseada em modelos do Chip-SEQ (Macs), para identificar sites de ligação do fator de transcrição.Macs captura a influência da complexidade do genoma para avaliar a importância do As regiões de chip enriquecidas, e Macs melhora a resolução espacial dos locais de ligação, combinando as informações da posição e orientação da etiqueta de seqüenciamento. Os Macs podem ser facilmente usados para os dados do Chip-SEQ, ou com a amostra de controle com o aumento da especificidade. Requisitos: · Pitão

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