A Fast Cluster Motif Finding Algorithm for ChIP-Seq Data Sets
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
New high-throughput technique ChIP-seq, coupling chromatin immunoprecipitation experiment with high-throughput sequencing technologies, has extended the identification of binding locations of a transcription factor to the genome-wide regions.
However, the most existing motif discovery algorithms are time-consuming and limited to identify binding motifs in ChIP-seq data which normally has the significant characteristics of large scale data.
In order to improve the efficiency, we propose a fast cluster motif finding algorithm, named as FCmotif, to identify the (l, d) motifs in large scale ChIP-seq data set.
It is inspired by the emerging substrings mining strategy to find the enriched substrings and then searching the neighborhood instances to construct PWM and cluster motifs in different length.
FCmotif is not following the OOPS model constraint and can find long motifs.
The effectiveness of proposed algorithm has been proved by experiments on the ChIP-seq data sets from mouse ES cells.
The whole detection of the real binding motifs and processing of the full size data of several megabytes finished in a few minutes.
The experimental results show that FCmotif has advantageous to deal with the (l, d) motif finding in the ChIP-seq data; meanwhile it also demonstrates better performance than other current widely-used algorithms such as MEME, Weeder, ChIPMunk, and DREME.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Yipu& Wang, Ping. 2015. A Fast Cluster Motif Finding Algorithm for ChIP-Seq Data Sets. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1054670
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Yipu& Wang, Ping. A Fast Cluster Motif Finding Algorithm for ChIP-Seq Data Sets. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1054670
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Yipu& Wang, Ping. A Fast Cluster Motif Finding Algorithm for ChIP-Seq Data Sets. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1054670
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1054670
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر