基于染色质免疫共沉淀的高通量测序数据集的顺式调控模体发现算法

• 作者: 冯艳霞 张少强 张志红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模体发现算法 顺式调控 真核生物 染色质免疫共沉淀的高通量测序 转录因子
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 1826-1830
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112749

摘要

针对新一代测序(NGS)的染色质免疫共沉淀的高通量测序(ChIP-Seq)数据集的模体发现问题,提出一种基于费舍尔(Fisher)精确检验的模体发现算法——FisherNet.首先运用费舍尔精确检验计算所有k长短序的P值并筛选出模体的种子;然后,构建初始模体的位置赋权矩阵;最后,用位置赋权矩阵扫描所有k长短序形成最终模体.通过小鼠胚胎干细胞(mESC)和红细胞、人类淋巴母细胞系的ChIP-Seq数据集以及ENCODE数据库的数据进行验证,结果表明所提算法精度和计算速度均高于其他常见的模体发现算法,并且能够发现超过80％的已知转录因子核心模体及其辅调控因子模体.该算法在保证高精度的同时可以应用到大规模测序数据集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少强	天津师范大学计算机与信息工程学院	13	15	3.0	3.0
2	冯艳霞	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
3	张志红	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	0	0.0	0.0