RegCFinder:针对不同读取密度的基因组子区域的有针对性的发现

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 生物信息学是一种生物信息学.
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 目前分析测序读取条件之间的分布的方法有限.
• 现有的方法通常需要预定义的基因组细分或平均数据,掩盖局部差异.

研究的目的:

• 开发一个新的计算工具,RegCFinder,用于有差异性读取分布的基因组子区域的有针对性的识别.
• 为分析各种基因组元素的测序数据提供灵活和广泛适用的方法.

主要方法:

• RegCFinder将问题设置为所有最大得分次序问题的实例,可以在线性时间内解决.
• 统计学意义和差异性使用使用DEXSeq.q进行评估.
• 工作流程是在Watchdog工作流程管理系统中实现的.

主要成果:

• RegCFinder自动识别出在条件之间读数密度有显著差异的子区域.
• 该方法允许灵活的输入窗口定义,适用于促进体,基因体和峰值区域.
• 在确认先前的发现和识别具有明显读数分布变化的新基因子组方面证明了实用性.

结论:

• RegCFinder提供了一种强大的新方法,用于精确识别基因组子区域的差异性读取分布.
• 它在各种测序试验中的灵活性和适用性使其对各种基因组分析具有价值.