Un abonnement à JoVE est nécessaire pour voir ce contenu. Connectez-vous ou commencez votre essai gratuit.
Chapitres
- 00:05Titre
- 02:43Preprocessing: Preparing Input Files for Bayesian Change-point (BCP) Analysis & ChIP Read Densities for Detection of Enriched Islands in Diffuse Data
- 04:48Estimating the Posterior Mean Read Density of Each Block using BCMIX Approximation
- 06:24Post-processing Posterior Means of Diffuse Read Profiles
- 07:06Results: Comparison of BCP and SICER in Analysis of Histone Modification Data
- 11:47Conclusion
تغيير وجهة نظرنا النظرية الافتراضية (BCP) خوارزمية يستند دولة من بين الفن النمذجة التقدم في التغيير عبر نقاط نماذج ماركوف المخفية ويطبقها على لونين مناعي التسلسل (ChIPseq) تحليل البيانات. BCP يؤدي جيدا في كل أنواع البيانات واسعة النطاق والمنقط، ولكن تتفوق في تحديد بدقة قوية والجزر استنساخه من تخصيب هيستون منتشر.
Tags
Bayesian Change-point AlgorithmGenome-wide AnalysisChIPseq Data TypesProtein-DNA InteractionsRead Density ProfilesPeaksTranscription FactorsHistone ModificationsStatistical ModelsHidden Markov Models (HMMs)Ad Hoc ParametersResolutionUsabilityParameter Estimation ProceduresFinite State Classifications
