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Biology

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다양한 ChIPseq 데이터 유형의 게놈 차원의 분석을위한 소설 베이지안 변경 - 포인트 알고리즘
Temporal Tracking of Cell Cycle Progression Using Flow Cytometry without the Need for Synchronization
Journal (Biology)
Temporal Tracking of Cell Cycle Progression Using Flow Cytometry without the Need for Synchronization
Imaging Plasma Membrane Deformations With pTIRFM
Journal (Biology)
Imaging Plasma Membrane Deformations With pTIRFM
 
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다양한 ChIPseq 데이터 유형의 게놈 차원의 분석을위한 소설 베이지안 변경 - 포인트 알고리즘

Article DOI: 10.3791/4273-v • 12:39 min • December 10th, 2012
December 10th, 2012 •
1, 1,2, 1,2, 2,3
1Department of Applied Mathematics & Statistics, Stony Brook University, 2Computational Biology and Bioinformatics, Cold Spring Harbor Laboratory, 3Department of Molecular and Cell Biology, University of Texas at Dallas

Chapters

Summary
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우리 베이지안 변경 포인트 (BCP)이 알고리즘은 숨겨진 마르코프 모델을 통해 모델링 변화 포인트의 최신 발전을 토대로와 염색질 immunoprecipitation 시퀀싱 (ChIPseq) 데이터 분석에 적용됩니다. BCP는 광범위하고 작은 반점이있는 두 데이터 유형에서 잘 수행하지만, 정확하게 확산 히스톤 농축의 강력한 재현 섬을 식별하는 탁월한.

Tags

유전학 문제 70 생물 정보학 유전체학 분자 생물학 세포 생물학 면역학 염색질 immunoprecipitation 칩 Seq 히스톤 수정 세분화,베이스 숨겨진 마르코프 모델 epigenetics
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