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A dynamic Bayesian network for identifying protein-binding footprints from single molecule-based sequencing data

机译:动态贝叶斯网络,用于从基于单分子的测序数据中识别蛋白质结合足迹

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摘要

Motivation: A global map of transcription factor binding sites (TFBSs) is critical to understanding gene regulation and genome function. DNaseI digestion of chromatin coupled with massively parallel sequencing (digital genomic footprinting) enables the identification of protein-binding footprints with high resolution on a genome-wide scale. However, accurately inferring the locations of these footprints remains a challenging computational problem.
机译:动机:转录因子结合位点(TFBS)的全局图对于理解基因调控和基因组功能至关重要。染色质的DNaseI消化与大规模并行测序(数字基因组足迹)相结合,可以在全基因组范围内以高分辨率鉴定蛋白质结合足迹。但是,准确推断这些足迹的位置仍然是一个具有挑战性的计算问题。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第12期|p.334-342|共9页
  • 作者

    William S. Noble;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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