Process / pipelineBioinformatics / omics

Bayesilainen ChIP-seq-piikkien tunnistus – Probabilistinen rikastumisen havaitseminen epigenomisessa datassa

Bayesilainen ChIP-seq-piikkien tunnistus soveltaa probabilistisia malleja – tyypillisesti Poisson-, negatiivisia binomijakaumia tai piilo-Markov-malleja Bayesin päättelyllä – havaitsemaan genomin alueita, jotka ovat rikastuneet kiinnostavasta proteiinista kromatiini-immunosaostuksen ja sen jälkeisen sekvensoinnin kokeissa. Mallintamalla eksplisiittisesti lukumäärän kohinaa ja sisällyttämällä priorijakaumia Bayesin tunnistimet tuottavat rikastumisen posterioritodennäköisyyksiä yksinkertaisten p-arvojen sijaan, tarjoten periaatteellisen viitekehyksen epävarmuuden kvantifioinnille koko genomissa.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Zhang, Y., Liu, T., Meyer, C. A., Eeckhoute, J., Johnson, D. S., Bernstein, B. E., Nusbaum, C., Myers, R. M., Brown, M., Li, W., & Liu, X. S. (2008). Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS). Genome Biology, 9(9), R137. DOI: 10.1186/gb-2008-9-9-r137
  2. Spyrou, C., Stark, R., Lynch, A. G., & Tavare, S. (2009). BayesPeak: Bayesian analysis of ChIP-seq data. BMC Bioinformatics, 10, 299. DOI: 10.1186/1471-2105-10-299

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Chromatin Immunoprecipitation Sequencing Peak Calling. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/bioinformatics/bayesian-chip-seq-peak-calling

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian ChIP-seq peak calling (Bayesian Chromatin Immunoprecipitation Sequencing Peak Calling). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/bioinformatics/bayesian-chip-seq-peak-calling · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026