文件名称：MACS:MACS-ChIP-Seq的基于模型的分析
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更新时间：2024-05-22 09:10:09
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MACS：ChIP-Seq的基于模型的分析 最新发布： Github： PyPI： Bioconda： Debian Med： 介绍 随着测序技术的改进，染色质免疫沉淀后再进行高通量测序（ChIP-Seq）成为研究全基因组蛋白质-DNA相互作用的工具。 为了解决缺乏有力的ChIP-SEQ分析方法中，我们提出ÇhIP-情商的M个基于Odel等-A nalysis（MACS），用于识别转录因子结合位点。 MACS捕获基因组复杂性的影响，以评估丰富的ChIP区域的重要性，而MACS通过结合测序标签位置和方向信息来提高结合位点的空间分辨率。 MACS可以轻松地单独用于ChIP-Seq数据，也可以与特异性增加的对照样品一起使用。 此外，作为一般的峰调用者，如果要问的问题很简单：MACS可以比随机背景找到显着的读数覆盖率，那么MACS也可以应用于任何“ DNA富集测定”。 请注意，当前的M