A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
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
Наши байесовского Точка изменения (BCP) алгоритм основывается на состоянии самой современной прогресс в области моделирования изменения точки через скрытых Марковских моделей и применяет их к иммунопреципитации хроматина секвенирования (ChIPseq) анализ данных. BCP хорошо работает как в широком и точечные типов данных, но превосходит точно идентифицировать надежные, воспроизводимые острова диффузного гистонов обогащения.
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
