A Novel bayésienne changement de point Algorithme pour l'échelle du génome Analyse des données ChIPseq divers types de

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10 décembre 2012

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Notre point de changement bayésien (BCP) algorithme s'appuie sur l'état de l'art des progrès de la modélisation ruptures par modèles de Markov cachés et les applique à immunoprécipitation de la chromatine séquençage (ChIPseq) l'analyse des données. BCP se comporte bien dans les types de données à la fois larges et ponctuées, mais il excelle dans l'identification précise robustes, reproductibles îles de l'enrichissement d'histone diffuse.

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Analyse de données ChIP-seq

Chapters in this video

0:05

Titre

2:43

Prétraitement : Préparation des fichiers d'entrée pour l'analyse par Bayesian Change-point (BCP) et densités de lectures ChIP pour la détection d'îlots enrichis dans les données diffuses

4:48

Estimation de la moyenne a posteriori de la densité de lectures de chaque bloc par approximation BCMIX

6:24

Post-traitement des moyennes a posteriori des profils de lectures diffuses

7:06

Résultats : Comparaison de BCP et SICER dans l'analyse des données de modification des histones

11:47

Conclusion

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