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このMACS2は、ChIPの、配列データのためのモデルベースの分析ツールである。
配列決定技術の向上に伴い、ハイスループットシークエンシング（チップ配列）に続いてクロマチン免疫沈降は、ゲノムワイドなタンパク質-DNA相互作用を研究するために人気を集めている。強力なChIP配列分析法の欠如に対処するために、我々は、結合部位の転写因子を同定するために、ChIPの-配列（MACS）のモデルベースの分析という新規なアルゴリズムを提示する。 MACSは、濃縮されたChIPの領域の重要性を評価するために、ゲノムの複雑さの影響をキャプチャし、MACS、配列決定、タグ位置及び向きの両方の情報を組み合わせることを通じて結合部位の空間分解能を向上させる。 MACSは、簡単に一人でのChIP-配列データのために、または特異性の増加に伴って対照サンプルで使用することができます。
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- パイソンます。
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