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analisi basata su modelli di ChIP-Seq su sequenziatori di letture corte

MACS modella in modo empirico la lunghezza dei frammenti ChIP sequenziati, che tende ad essere più corta delle stime di dimensione per sonicazione o costruzione di biblioteche genomiche, e la usa per migliorare la risoluzione spaziale dei siti di legame predetti. MACS usa anche una distribuzione di Poisson dinamica per catturare in modo efficace i bias locali nella sequenza del genoma, permettendo una predizione più sensibile e robusta. MACS si comporta bene al confronto degli algoritmi esistenti ChIP-Seq di ricerca di picchi, è disponibile pubblicamente come open source e può essere usato per ChIP-Seq con o senza campioni di controllo.

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