การเรียกหาจุดสูงสุดของ ChIP-seq แบบเบย์ (Bayesian ChIP-seq Peak Calling) — การตรวจจับการเสริมความเข้มของข้อมูลจีโนมด้วยแบบจำลองความน่าจะเป็น

การเรียกหาจุดสูงสุดของ ChIP-seq แบบเบย์ประยุกต์ใช้แบบจำลองความน่าจะเป็น — โดยทั่วไปคือแบบจำลองปัวซง (Poisson), แบบจำลองทวินามเชิงลบ (negative binomial), หรือแบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น (hidden Markov models) พร้อมกับการอนุมานแบบเบย์ (Bayesian inference) — เพื่อตรวจจับบริเวณบนจีโนมที่มีความเข้มข้นของโปรตีนที่สนใจในการทดลองการตกตะกอนด้วยภูมิคุ้มกันของโครมาตินตามด้วยการหาลำดับ (chromatin immunoprecipitation followed by sequencing experiments) โดยการสร้างแบบจำลองสัญญาณรบกวนของจำนวนการอ่าน (read-count noise) อย่างชัดเจน และการรวมการแจกแจงก่อน (prior distributions) เข้าไปด้วย ตัวเรียกหาแบบเบย์จะให้ค่าความน่าจะเป็นภายหลัง (posterior probabilities) ของการเสริมความเข้ม แทนที่จะเป็นค่า p-value แบบธรรมดา ซึ่งเป็นการให้กรอบการทำงานที่มีหลักการสำหรับการวัดปริมาณความไม่แน่นอนทั่วทั้งจีโนม