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Utilizing gene pair orientations for HMM-based analysis of promoter array ChIP-chip data

机译:利用基因对方向进行基于HMM的启动子阵列ChIP芯片数据分析

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摘要

Motivation: Array-based analysis of chromatin immunoprecipitation (ChIP-chip) data is a powerful technique for identifying DNA target regions of individual transcription factors. The identification of these target regions from comprehensive promoter array ChIP-chip data is challenging. Here, three approaches for the identification of transcription factor target genes from promoter array ChIP-chip data are presented. We compare (i) a standard log-fold-change analysis (LFC); (ii) a basic method based on a Hidden Markov Model (HMM); and (iii) a new extension of the HMM approach to an HMM with scaled transition matrices (SHMM) that incorporates information about the relative orientation of adjacent gene pairs on DNA.
机译:动机:基于阵列的染色质免疫沉淀(ChIP芯片)数据分析是识别单个转录因子DNA靶区域的强大技术。从全面的启动子阵列芯片芯片数据中识别这些目标区域具有挑战性。在这里,提出了三种从启动子阵列ChIP芯片数据中识别转录因子靶基因的方法。我们比较(i)标准对数变化分析(LFC); (ii)基于隐马尔可夫模型(HMM)的基本方法; (iii)将HMM方法新扩展为具有缩放过渡矩阵(SHMM)的HMM,该方法结合了有关DNA上相邻基因对的相对方向的信息。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2009年第16期|p.2118-2125|共8页
  • 作者单位

    1Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research, Data Inspection Group, Corrensstrasse 3, 06466 Gatersleben, and 2Martin Luther University, Institute of Computer Science, Von-Seckendorff-Platz 1, 06120 Halle, Germany;

  • 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
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