DIME (Differential Identification using Mixtures Ensemble)
2 サンプルを比較した ChIP-seq データの解析に、有限混合モデルのアンサンブルを考慮し、局所誤り発見率 (fdr) を組み合わせたロバストな差分同定法です。 このパッケージは、マイクロアレイ、メチル化など、他のハイスループット・データの差分同定にも使用できます。正規化後、Exponential-Normal（k）またはUniform-Normal（k）混合物をデータにフィットさせます。 正規化後、Exponential-Normal(k)またはUniform-Normal(k)の混合比をデータに当てはめます。 また、フィットしたモデルからローカル(fdr)が計算される。
- 混合モデルのアンサンブルを使用することにより、データを正確に&効率的に表現することができます。 その後、2 段階の選択により、最適な全体的なモデルを選択します。
- この方法は、一様正規分布、一様-k-正規分布、指数-k-正規分布の混合モデルにフィットする一般的なプログラムとして使用することができます
この方法は、一様-k-正規分布、指数-k-正規分布、指数-k-正規分布の混合モデルにフィットする一般的なプログラムとして使用することができます。