STEME

ソフトウェアのスクリーンショット:
STEME
ソフトウェアの詳細:
バージョン: 1.8.23
日付のアップロード: 20 Feb 15
開発者: John Reid
ライセンス: 無料
人気: 15

Rating: nan/5 (Total Votes: 0)

STEMEプロジェクトは、MEMEなどをモチーフにしたファインダで使用されるモデルのタイプへの期待 - Maximisationアルゴリズムへの近似としての生活を始めた。
STEME&rsquoの; S EM近似は一桁より早くより典型的なパラメータ設定のためのMEMEの実装を実行します。 STEMEは現在、それ自体で本格的なモチーフのファインダーへと発展しています。
のSTEMEを使うのはなぜ?
実績のあるモチーフ発見技術
STEMEがテスト実証済みのMEMEアルゴリズムに基づいています。 MEMEは、最も成熟した、人気のモチーフファインダの一つです。 。それはトンパらのトップパフォーマーの1&rsquoのだった。モチーフファインダーのsのベンチマーク比較。
大規模なデータセットのために設計
STEMEは、典型的には、現代の生物学的実験によって生成された大規模なデータセットのタイプに使用されるように設計されている。 STEMEはメガ塩基の数は、入力上でテストされたが、それは大きなデータセットで使用されない理由はない。
ファスト
STEMEは高速です。一般的にモチーフファインダは入力の大きさに迅速に成長し、ラ​​ンタイムを持っている。 STEME&rsquoのが原因; Sサフィックスの木の使用は、この問題に苦しむことはありません。 STEMEは、ユーザーが彼らが結果を待つために準備されている期間を制御するように、ランタイムを制御するためのオプションが用意されています。
柔軟なモチーフモデル
多くのモチーフファインダ(特に速い数え上げモチーフファインダー)は、結合部位のモデルとしてコンセンサス配列を使用しています。これらはSTEMEが使用するPWMのほど柔軟ではなく、PWMのようなモチーフの同じ範囲をキャプチャすることはできません。
使いやすい
STEMEはMEME&rsquoの中での出力を生成し; S十分に確立されたフォーマットは、下流のツールで使用することが容易。 STEME&rsquoの; S出力はMEME、BioPythonとBioPerlのツールでテストされています。
正確な意義の計算
STEME&rsquoの; S意義の計算は、念頭に置いて大規模なデータセットで設計されています。大規模なデータセットのために書かれていないMotifのファインダはしばしばひどく、彼らが見つけるモチーフの重要性を誤って計算することができます。これは、ユーザを識別するために特に油断のならない問題が困難である。
Webサービスとして利用可能
STEMEは、マシン上でローカルにインストールすることができますまたは当社のサーバー上のWeb上で実行することができます。
パッケージのドキュメント

の要件

  • のPythonます。

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