STEME

Die STEME projek begin lewe as 'n benadering tot die verwagting-Maksimering algoritme vir die tipe model gebruik in motief vinders soos meme.
STEME & rsquo; s EM benadering loop 'n orde van grootte meer vinniger as die meme implementering vir tipiese parameter-instellings. STEME het nou ontwikkel tot 'n volwaardige motief finder in sy eie reg.
Hoekom gebruik STEME?
Bewys motief bevinding tegnieke
STEME is gebaseer op die beproefde en getoets meme algoritme. Meme is een van die mees volwasse en gewilde motief vinders. Dit was een van die top presteerders in Tompa et al & rsquo;. S maatstaf vergelyking van motief vinders.
Ontwerp vir groot datastelle
STEME is ontwerp om op die tipe van 'n groot datastelle tipies gegenereer deur die moderne biologiese eksperimente gebruik word. STEME is op insette getoets in die tien megabases, maar daar is geen rede waarom dit nie op groter datastelle gebruik word.
Fast
STEME is vinnig. Tipies motief vinders 'n runtime wat groei vinnig met die grootte van die insette. Weens STEME & rsquo; s gebruik van agtervoegsel bome dit nie die probleem ly. STEME bied opsies om die runtime te beheer, sodat die gebruiker beheer hoe lank hulle bereid is om te wag vir die resultate.
Buigsaam motief modelle
Baie motief vinders (veral vinnig opsommende motief vinders) gebruik konsensus rye as modelle van binding plekke. Dit is nie so buigsaam as die PWMs dat STEME gebruike en kan nie vang dieselfde reeks motiewe as PWMs.
Maklik om te gebruik
STEME produseer uitset in meme & rsquo; s goed gevestigde formaat maak dit maklik om te gebruik in stroomaf gereedskap. STEME & rsquo; s uitset is getoets met gereedskap van meme, BioPython en BioPerl.
Akkurate betekenis berekeninge
STEME & rsquo; s betekenis berekeninge is ontwerp met 'n groot datastelle in gedagte. Motif vinders wat nie vir 'n groot datastelle geskryf het, kan dikwels sleg misrekenen die betekenis van die motiewe wat hulle vind. Dit is 'n besonder verraderlike probleem en hard vir die gebruiker te identifiseer.
Beskikbaar as 'n web-diens
STEME kan plaaslik geïnstalleer word op jou rekenaar of kan uitgevoer word oor die web op ons bedieners.
Pakket Dokumentasie

Vereistes :

• Python