DIME (Differential Identification using Mixtures Ensemble)
Um método robusto de identificação diferencial que considera um conjunto de modelos de mistura finita combinados com uma taxa local de falsas descobertas (fdr) para análise de dados ChIP-seq comparando duas amostras. Este pacote também pode ser usado para identificar diferencial em outros dados de alta produtividade como microarray, metilação, etc. Após a normalização, uma mistura Exponential-Normal(k) ou Uniform-Normal(k) é adaptada aos dados. O componente (k)-normal pode representar regiões diferenciais ou não diferenciais, dependendo da sua localização e dispersão. O exponencial ou uniforme representam locais diferenciais. local (fdr) são computados a partir do modelo ajustado. características únicas do pacote:
- Usando conjunto de modelos de mistura permitindo que os dados sejam precisamente & eficientemente representados. Depois, a selecção em duas fases assegura a selecção do melhor modelo global.
- Este método pode ser usado como um programa geral para encaixar uma mistura de uniforme-normal ou uniforme-k-normal ou exponencial-k-normal