JoVE 비디오를 활용하시려면 도서관을 통한 기관 구독이 필요합니다. 전체 비디오를 보시려면 로그인하거나 무료 트라이얼을 시작하세요.
Chapters
- 00:05Title
- 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
Bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması Saklı Markov Modelleri ile modelleme değişim noktaları state-of-the-art gelişmeler üzerine inşa ve kromatin immünopresipitasyon sekans (ChIPseq) veri analizi uygular. BCP geniş ve noktasal hem de veri türleri iyi performans sergilediğini, ancak doğru diffüz histon zenginleştirme sağlam, tekrarlanabilir adalar belirlenmesinde öne çıkmaktadır.
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
