DIME (Differential Identification using Mixtures Ensemble)
Un método robusto de identificación diferencial que considera un conjunto de modelos de mezcla finita combinados con una tasa de falsos descubrimientos (fdr) local para analizar datos ChIP-seq comparando dos muestras. Este paquete también puede utilizarse para identificar diferenciales en otros datos de alto rendimiento, como los de microarrays, metilación, etc. Tras la normalización, se ajusta a los datos una mezcla Exponencial-Normal(k) o Uniforme-Normal(k). El componente (k)-normal puede representar regiones diferenciales o no diferenciales en función de su ubicación y extensión. El exponencial o el uniforme representan sitios diferenciales. local (fdr) se calculan a partir del modelo ajustado.Características únicas del paquete:
- Utiliza el conjunto de modelos de mezclapermitiendo que los datos sean representados con precisión &eficientemente. A continuación, la selección de dos fases garantizar la selección del mejor modelo global.
- Este método puede ser utilizado como un programa general para ajustar una mezcla de uniforme-normal o uniforme-k-normal o exponencial-k-normal