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Enregistrement W2135511965 · doi:10.1093/bioinformatics/btq023

rMAT - an R/Bioconductor package for analyzing ChIP-chip experiments

2010· article· en· W2135511965 sur OpenAlexaff
Arnaud Droit, Charles Cheung, Raphaël Gottardo

Notice bibliographique

RevueBioinformatics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioconductorTiling arrayChromatin immunoprecipitationDNA microarrayComputer scienceChipMac OSR packageChIP-on-chipHistoneComputational biologyChromatinChIP-sequencingDNABiologySoftwareGeneticsComputational scienceGeneOperating systemNucleosomeGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Chromatin immunoprecipitation combined with DNA microarrays (ChIP-chip) has evolved as a popular technique to study DNA-protein binding or post-translational chromatin/histone modifications at the genomic level. However, the raw microarray intensities generate a massive amount of data, creating a need for efficient analysis algorithms and statistical methods to identify enriched regions. RESULTS: We present a fast, free and powerful, open source R package, rMAT, that allows the identification of regions enriched for transcription factor binding sites in ChIP-chip experiments on Affymetrix tiling arrays. AVAILABILITY: The R-package rMAT is available from the Bioconductor web site at http://bioconductor.org and runs on Linux, MAC OS and MS-Windows. rMAT is distributed under the terms of the Artistic Licence 2.0.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0110,004
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1220,143

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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