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
Bizim Bayesian Değişim Noktası (BCP) algoritması Saklı Markov Modelleri ile modelleme değişim noktaları state-of-the-art gelişmeler üzerine inşa ve kromatin immünopresipitasyon sekans (ChIPseq) veri analizi uygular. BCP geniş ve noktasal hem de veri türleri iyi performans sergilediğini, ancak doğru diffüz histon zenginleştirme sağlam, tekrarlanabilir adalar belirlenmesinde öne çıkmaktadır.
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
