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Detection of differentially methylated regions from bisulfite-seq data by hidden Markov models incorporating genome-wide methylation level distributions

机译:通过包含全基因组甲基化水平分布的隐马尔可夫模型从亚硫酸氢盐序列数据中检测差异甲基化区域

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摘要

BackgroundDetection of differential methylation between biological samples is an important task in bisulfite-seq data analysis. Several studies have attempted de novo finding of differentially methylated regions (DMRs) using hidden Markov models (HMMs). However, there is room for improvement in the design of HMMs, especially on emission functions that evaluate the likelihood of differential methylation at each cytosine site.
机译:背景检测生物样品之间的甲基化差异是亚硫酸氢盐序列数据分析中的重要任务。几项研究尝试使用隐马尔可夫模型(HMM)从头寻找差异甲基化区域(DMR)。但是,HMM的设计仍有改进的空间,尤其是在评估每个胞嘧啶位点差异甲基化可能性的发射功能上。

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