文件名称：数据融合matlab代码-pltfbsmotif:分段线性机器学习模型，用于基于基序的转录因子结合位点预测
文件大小：55KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 05:49:51
系统开源
数据融合matlab代码pltbbsmotif 分段线性机器学习模型，用于基于基序的转录因子结合位点预测 该存储库包含用于分段线性数据融合模型的MATLAB代码，用于基于基元的转录因子结合位点预测。 该代码用于2010年发表的文章《全基因组范围内的组蛋白乙酰化数据》中的分析，可改善对哺乳动物转录因子结合位点的预测。 该项目中的MATLAB代码由Stephen Ramsey编写，除了六个贡献模块： PSWM_MotifLocator.m ， BM_Scan.m ， basepairs2num.m ， readfastaseqs.m ：哈里·Lähdesmäki（个人通信） readbar.m ， writebar.m ：Matti Nykter（个人交流） 非常感谢Lähdesmäki博士和Nykter博士对该项目的贡献。 要求 该软件需要Waltraud Huyer和Arnold Neumaier的MATLAB软件“分支和FIT稳定噪声优化”（SNOBFIT），该软件可从Universitat Wien免费下载（下载SNOBFIT）[]。 该软件还需要MATLAB Statistics
【文件预览】：
pltfbsmotif-master
----README.md(1KB)
----code()
--------ExtendBedFileFeatures.m(74B)
--------RankTransform.m(422B)
--------ConstrainedOptSNOBFIT.m(3KB)
--------SumExtendedFragmentFiles.m(548B)
--------RescaleScanningBarFileQuantile.m(243B)
--------MaskCopyBarFile.m(2KB)
--------oppositestrand.m(615B)
--------RunCompPerfScoreBestModel.m(3KB)
--------PSWM_MotifLocator.m(3KB)
--------CompareMatrixToBinding.m(2KB)
--------BedToBarFile.m(2KB)
--------SelectGenomeFraction.m(2KB)
--------BinBarFile.m(3KB)
--------ScanAllSequences.m(2KB)
--------FixedWigToBarFile.m(1KB)
--------readfastaseqs.m(937B)
--------SplitSequenceByNs.m(636B)
--------ComputePerformanceScore.m(4KB)
--------PlotROCCurves.m(6KB)
--------basepairs2num.m(895B)
--------ConvertBedFiles.m(2KB)
--------ConvertBarToWig.m(2KB)
--------ScanSequenceForMatrix.m(782B)
--------MakeGenomeRegionsBedFile.m(2KB)
--------RescaleScanningBarFile.m(523B)
--------PSWM_Scan.m(2KB)
--------GetGenomeChromSizes.m(1KB)
--------writebar.m(3KB)
--------OptimizePredictionModel.m(5KB)
--------FindChIPSeqPeaks.m(8KB)
--------TestComputeScore.m(649B)
--------BarToTSV.m(467B)
--------IsAllowedChromosome.m(1KB)
--------ReevaluateModelSaveResults.m(3KB)
--------AvgFragCountFiles.m(2KB)
--------ComputeAreaUnderROCCurve.m(4KB)
--------CellToWriteBar.m(2KB)
--------BedToBarFileLabeledRegions.m(1KB)
--------MaskBarFile.m(4KB)
--------AnnotatePolIIPeaks.m(6KB)
--------AnalyzeGCContent.m(2KB)
--------AddBarFiles.m(4KB)
--------ReadMatrix.m(406B)
--------ReadBackgroundModel.m(355B)
--------TsvToBarFile.m(408B)
--------ComputePredictionScore.m(2KB)
--------BM_Scan.m(2KB)
--------MaxBarFiles.m(1KB)
--------SumBarFile.m(1KB)
--------readbar.m(2KB)
--------RescaleBarFile.m(273B)
--------IntervalOverlap.m(284B)
--------OptimizeAndValidateModel.m(11KB)
--------CombineTracksIntoMatrix.m(1KB)
--------EvaluateRandomModel.m(2KB)
----LICENSE(11KB)