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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
हमारे Bayesian बदलें प्वाइंट (BCP) एल्गोरिथ्म हिडन मार्कोव मॉडल के माध्यम से मॉडलिंग परिवर्तन अंक में राज्य के कला अग्रिम पर बनाता है और उन्हें chromatin immunoprecipitation (ChIPseq) डेटा विश्लेषण अनुक्रमण के लिए लागू होता है. BCP दोनों व्यापक और कबरा डेटा प्रकार में अच्छी तरह से करता है, लेकिन सही फैलाना histone संवर्धन के मजबूत, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य द्वीपों की पहचान करने में excels.
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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
