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
נקודת השינוי בייס שלנו (BCP) אלגוריתם בונה על התקדמות מדינה-of-the-art בדוגמנות שינוי נקודות באמצעות מודלי מרקוב נסתרים וחייל אותם על הכרומטין immunoprecipitation ניתוח נתוני רצף (ChIPseq). BCP מבצע היטב בסוגי נתונים רחבים וpunctate, אבל מצטיין בזיהוי איים חזקים, לשעתק של העשרת היסטון מפוזרת באופן מדויק.
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
