АРЕМ, основан на MACS (модели, основанной анализа для чип-Seq данных). Высокая пропускная способность последовательности связанных с хроматином иммуно-осадков (CHIP-Seq) широко используется для характеристики генома обязательных шаблонов транскрипционных факторов, кофакторов, хроматина модификаторы , и другие ДНК связывающих белков. Ключевым шагом в анализе ChIP-Seq данные на карте краткое считывает информацию с высокой пропускной способностью для секвенирования генома ссылки и определить пик области, обогащенные с короткими reads.Although несколько методов, были предложены для анализа ChIP-Seq, большинство бывших isting только методы Рассмотрим гласит, что может быть уникальными в ссылку генома, и, следовательно, имеют малую мощность для обнаружения пиков Lo-cated в повторяющихся последовательностей. Здесь введем вероятностные подход для анализа ChIP-Seq данных, которая использует все читает, обеспечивая действительно генома учетом обязательного patterns.Reads моделируются с помощью смеси модели, соответствующей К обогащенного регионов и нулевой геномной фоне. Мы используем максимального правдоподобия для оценки места обогащенного регионов, а также осуществлять максимизации ожидания (EM) аль-алгоритма, называемого АРЕМ, чтобы обновить выравнивание вероятностей каждого чтения различных геномных locations.For дополнительную информацию, см. нашу статью в RECOMB 2011 или посетите наш сайт: http://cbcl.ics.uci.edu/AREMAREM основан на популярных вызывающего пик MACS, как описано ниже: По мере улучшения методов секвенирования, хроматин иммунопреципитации следуют высокой пропускной секвенирования (CHIP- Seq) становится популярным для изучения генома белок-ДНК взаимодействий. Для решения проблемы нехватки мощный метод анализа ChIP-Seq, мы представляем новый алгоритм, названный модель анализа на основе чип-Seq (ПДК), для выявления стенограмма фактора обязательного sites.MACS захватывает влияния генома complexit