【摘 要】
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针对新一代测序(NGS)的染色质免疫共沉淀的高通量测序(ChIP-Seq)数据集的模体发现问题,提出一种基于费舍尔(Fisher)精确检验的模体发现算法——Fisher Net。首先运用费舍尔精
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572358);天津自然科学基金资助项目(16JCYBJC23600)~~
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针对新一代测序(NGS)的染色质免疫共沉淀的高通量测序(ChIP-Seq)数据集的模体发现问题,提出一种基于费舍尔(Fisher)精确检验的模体发现算法——Fisher Net。首先运用费舍尔精确检验计算所有k长短序的P值并筛选出模体的种子;然后,构建初始模体的位置赋权矩阵;最后,用位置赋权矩阵扫描所有k长短序形成最终模体。通过小鼠胚胎干细胞(m ESC)和红细胞、人类淋巴母细胞系的ChIP-Seq数据集以及ENCODE数据库的数据进行验证,结果表明所提算法精度和计算速度均高于其他常见的模体发现算法,并且能够发现超过80%的已知转录因子核心模体及其辅调控因子模体。该算法在保证高精度的同时可以应用到大规模测序数据集。
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