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Simultaneous Analysis of Large Scale Datasets in Different ChIP-seq Problem Settings

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자료유형E-Book
개인저자Chen, Kailei.
단체저자명The University of Wisconsin - Madison. Statistics.
서명/저자사항Simultaneous Analysis of Large Scale Datasets in Different ChIP-seq Problem Settings.
발행사항[S.l.] : The University of Wisconsin - Madison., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항85 p.
소장본 주기School code: 0262.
ISBN9780438403796
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 80-02(E), Section: B.
Adviser: Sunduz Keles.
요약Chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-seq) is a common genomics tool for studying regulation of transcription. Analyses of ChIP-seq data typically concern: i) binding state inference, which aims at detecting the DNA loci occ
요약Chapter 2 introduces a MAP-based Asymptotic Derivations from Bayes (MAD-Bayes) method based on strong assumptions in MBASIC framework. This results in a K-means-like optimization algorithm which converges rapidlyThe fast-converging nature enable
요약In Chapter 3, I extends the MAD-Bayes MBASIC to the allele-specific analysis setting, via a variance-stabilizing transformation, enabling the method to apply discrete distributions in both binding state and allele-specific binding problems. Appl
일반주제명Statistics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International80-02B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T15001196

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
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