AREM

Arem on perustuu MACS (malli Based Analysis ChIP-Seq data).
High-throughput sekvensointi kytketty kromatiinin -immuunoelektroforeesin sateeseen (ChIP-sekvenssi), on laajalti käytetty karakterisoimiseksi genominlaajuisten sitoutumismalleja transkriptiotekijöiden, kofaktorit, kromatiinin modifiointiaineita, ja muut DNA: ta sitovia proteiineja. Ratkaiseva vaihe ChIP-Seq tietojen analysointi on kartoittaa lyhyt lukee suurikapasiteettisten sekvensointi viite genomin ja tunnistaa huippu alueilla rikastettua lyhyt lukee.
Vaikka useita menetelmiä on ehdotettu ChIP-Seq analyysi, useimmat riskisijoituksia menetelmät huomioon vain lukee jotka voidaan yksikäsitteisesti sijoittaa viittaus genomissa, ja siksi on vähän virtaa havaitsemiseksi huippuja sijaitsi vajaan toistosekvenssejä. Tässä esittelemme probabilistinen lähestymistä varten ChIP-Seq data-analyysi, joka hyödyntää kaikki lukee, jotka tarjoavat aidosti genominlaajuisten näkymä sitovia malleja.
Lukee mallinnetaan seosta mallia vastaava K rikastettua alueille ja nolla genomista tausta. Käytämme suurimman todennäköisyyden arvioida sijainnit rikastetun alueiden, ja toteuttaa odotusarvon maksimoinnin (EM) al gorithm, nimeltään Arem, päivittää linjaus todennäköisyydet jokaisen lukea eri genomista paikkoihin.
Lisätietoja katso paperia RECOMB 2011 tai vieraile sivustolla: http://cbcl.ics.uci.edu/AREM
Arem perustuu suosittuun MACS huippu soittajan, kuten kuvattu alla:
Kanssa parantaa sekvensointitekniikoilla, kromatiini immunosaostus seuraa suurikapasiteettisten sekvensointi (ChIP-Seq) on tulossa suosittu opiskelemaan genominlaajuisten proteiini-DNA vuorovaikutuksia. Puutteen korjaamiseksi voimakas ChIP-Seq analyysimenetelmä, esittelemme uuden algoritmin, nimeltään Model-pohjainen analyysi ChIP-Seq (MACS), tunnistamiseen opintosuoritusote tekijä sitoutumiskohtia.
MACS kaappaa vaikutuksen genomin monimutkaisuuden arvioida merkitystä rikastetun ChIP alueiden ja MACS parantaa erotuskyky sitoutumiskohtien yhdistämällä tiedot sekä sekvensointi tag sijainti ja suunta. MACS voidaan helposti käyttää ChIP-Seq tiedoilla, tai kontrollinäytteeseen kasvaessa erityisyyttä.

vaatimukset

• Python