Arem Ausrichten von Reads durch Erwartungsmaximierung
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Arem Ranking & Zusammenfassung

Arem Stichworte

Erwartung liest Leseausrichtungen ausrichten. Erwartungsmaximierung. ausrichten

Arem Beschreibung

Aligning Liest durch Expectation-Maximierungs Arem ist ein auf Macs basierend auf Macs (modellbasierte Analyse für Chip-SEQ-Daten). Hohe Durchsatzsequenzierung, gekoppelt an der Chromatin-Immun-Ausfällung (Chip-SEQ), wird weit verbreitet, um genomweite Bindungsmuster von Transkriptionsfaktoren, Cofaktoren, Chromatin-Modifikatoren zu kennzeichnen und andere DNA-Bindungsproteine. Ein Schlüsselschritt in ChIP-Seq Datenanalyse ist kurz liest von Hochdurchsatz-Sequenzierung an einen Referenzgenom und identifizieren Spitzenregionen angereichert mit kurzen reads.Although mehr Methoden zur Karte wurde nur für ChIP-Seq-Analyse, die meist ex- henden Verfahren vorgeschlagen, betrachten liest, die eindeutig im Bezugsgenom platziert werden, und hat daher niedrige Leistung zum Detektieren von Spitzen innerhalb Wiederholungssequenzen Cated lO-. Hier stellen wir eine probabilistische Approach für ChIP-Seq Datenanalyse, die alle liest nutzt, eine wirklich genomweite Ansicht des Binden patterns.Reads bereitstellen, sind ein Mischungsmodell modelliert, um K entsprechenden Regionen angereichert und einen Null-genomischen Hintergrund. Wir verwenden Maximum-Likelihood die Standorte der angereicherten Regionen abzuschätzen und implementieren eine Erwartungsmaximierung (EM) AL- gorithm, genannt AREM, die Ausrichtungswahrscheinlichkeiten jeder Lese auf verschiedene genomische locations.For zusätzliche Informationen zu aktualisieren, finden Sie in unser Papier in RECOMB 2011 oder besuchen Sie unsere Website: http://cbcl.ics.uci.edu/AREMAREM auf dem beliebten MACS Spitzen Anrufer basiert, wie im folgenden beschrieben: Mit der Verbesserung der Sequenzierungstechniken, gefolgt Chromatinimmunpräzipitation durch hohe Durchsatzsequenzierung (Chip- Seq) wird immer beliebter genomweite DNA-Protein-Wechselwirkungen zu untersuchen. Um den Mangel an leistungsfähigen ChIP-Seq-Analyseverfahren zu adressieren, stellen wir einen neuen Algorithmus, mit dem Namen Modellbasierte Analyse von ChIP-Seq (MACS), zur Identifizierung Transkript Faktor-Bindungs sites.MACS erfasst den Einfluss der Genom Komplexität die Bedeutung zu bewerten ChIP Regionen angereichert und MACS verbessert die räumliche Auflösung Seiten der Bindung durch die Informationen sowohl von Sequenzierungs Tag Position und Orientierung zu kombinieren. MACS können leicht für ChIP-Seq Daten allein verwendet werden, oder mit Kontrollprobe mit der Erhöhung der Spezifität. Anforderungen: · Python

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