Bayesianisches ChIP-seq Peak Calling – Probabilistische Anreicherungsdetektion in epigenomischen Daten

Bayesianisches ChIP-seq Peak Calling wendet probabilistische Modelle – typischerweise Poisson-, negative Binomial- oder Hidden-Markov-Modelle mit Bayesscher Inferenz – an, um genomische Regionen zu detektieren, die in Chromatin-Immunpräzipitations- und Sequenzierungsexperimenten für ein Protein von Interesse angereichert sind. Durch die explizite Modellierung von Read-Count-Rauschen und die Einbeziehung von Prior-Verteilungen liefern Bayessche Caller Posterior-Wahrscheinlichkeiten der Anreicherung anstelle einfacher p-Werte, was einen prinzipiengeleiteten Rahmen für die Quantifizierung von Unsicherheiten über das gesamte Genom bietet.