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MACS empirically models the length of the sequenced ChIP fragments, which tends to be shorter than sonication or library construction size estimates, and uses it to improve the spatial resolution of predicted binding sites. MACS also uses a dynamic Poisson distribution to effectively capture local biases in the genome sequence, allowing for more sensitive and robust prediction. MACS compares favorably to existing ChIP-Seq peak-finding algorithms, is publicly available open source, and can be used for ChIP-Seq with or without control samples.
Description
MACS modélise empiriquement la longueur des fragments ChIP séquencés, qui tend à être plus courte que les estimations de taille par sonication ou banque de construction, et l'utilise pour améliorer la résolution spatiale de sites de liaison prévisible. MACS utilise aussi une distribution de Poisson dynamique pour capturer efficacement des biais locaux dans la séquence du génome, permettant une prédiction plus sensible et robuste. MACS est tout à fait comparable aux algorithmes existants de recherche de pics dans les ChIP-Seq, est disponible publiquement en open source, et peut être utilisé pour des ChIP-Seq sans ou avec échantillons de contrôle.
Translated by Michael Vogt
Located in Package: macs
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