MOTYWACJA: Chociaż wyszukiwanie szczytów w zbiorach danych sekwencjonowania nowej generacji (NGS) zostało szeroko omówione, nie ma konsensusu co do tego, jak analizować i analizować i przetwarzać repliki biologiczne. Co więcej, większość wyszukiwarek pików nie koncentruje się na dokładnym określaniu szerokości miejsc wzbogacania i nie ma szerokiego zastosowania do różnych typów zbiorów danych. WYNIKI: Opracowaliśmy JAMM (Joint Analysis of NGS replicates via Mixture Model klasteryzacji): wyszukiwarkę pików, która może integrować informacje z biologicznych biologicznych, dokładnie określać szerokości miejsc wzbogacania i rozwiązywać sąsiednie wąskie piki. JAMM to uniwersalna wyszukiwarka pików, która ma zastosowanie do różnych typów zbiorów danych. Pokazujemy, że JAMM jest jedną z najlepiej działających wyszukiwarek pików pod względem dokładności wykrywania miejsc i dokładnego określania szerokości miejsc wzbogacania. szerokości miejsc wzbogacania. Ponadto, integracja replikacji JAMM poprawia rozdzielczość przestrzenną pików rozdzielczość przestrzenną, sortowanie i dokładność wyszukiwania pików. DOSTĘPNOŚĆ I WDROŻENIE: JAMM jest dostępny za darmo i może działać na komputerach z systemem Linux poprzez wiersz poleceń: http://code.google.com/p/jamm-peak-finder.
Który algorytm wywoływania szczytów wykorzystuje pod maską klastrowanie modeli mieszanych?
JAMM (Joint Analysis of NGS replicates via Mixture Model clustering) to wyszukiwarka pików, która może integrować informacje z replik biologicznych, dokładnie określać szerokości miejsc wzbogacania i rozwiązywać sąsiednie wąskie piki. JAMM to uniwersalna wyszukiwarka pików, która ma zastosowanie do różnych typów zbiorów danych.