基于chip-w的chip-seq的数据分析模块的建立

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1、目录摘®II#谢司IIABSTRACTIIKEYWORDSII1RUs11.1问题的提出11.2国内外研究现状12竹景知识介绍22.1CHIP22.2CHIP-W22.3CHIP-SEO33MOTIF定义与建模33.1MOTIF定义33.2MOTIF建模43.2.1串模型43.2.2矩阵模型43.2.3可视化模型54MOTIF识别的常用方法54.1EM鈕64.2计数法二.84.3GIBBS采样算法85吉布斯采样算法85.1吉布斯采样算法的基本算法85.2吉布斯采样算法识别MOTIF95.3吉布斯采样算法识别MOTIF的仿

2、真实验125.4吉布斯采样算法识别MOTIF实验结果的分析及其结论126总结与展望156.1全文总结156.2进一步的工作15参考文献15至文i射17基于ChIP-W的ChIP-Seq的数据分析模块的建立摘要到目前为止，关于寻找生物学MOTIF的研宄，国外已经有了长足的进展。但是我国在这一领域尚处于起步阶段，没有很多关于改领域的报道。但是，与经典的软件AlignACE等预测软件相比，我国尚有可供发展的空间，这正是本研究的意义所在。木文首先对涉及到的一些概念作了一下简单的介绍，接下来对生物学的基因转录调控元件（MOTIF）

3、做了简单的介绍，总结了当前流行的MOTIF建模方法并且介绍了三个识别MOTIF的常用方法，包括最大期望算法（EM）、计数法、吉布斯采样算法（GIBBS）。最后对吉布斯采样算法进行了深刻的分析、介绍，并对其在CHIP-W平台上的集成进行了说明，以及对全文进行了总结。关键词MOTIF；吉布斯采样;ChIP-W；集成;CreationofChIP-SeqdataanalysismodulebasedonChIP-WAbstractSofar，researchaboutbiologicalMOTIFhasmadegreatpro

4、gressinforeigncontries，butinourcontry，itisstillinitsstartingstage,thereisnotmuchreportsaboutthisdomain,But,comparedtoclassicalpredictingsoftwareAlignACEandsoon，thereisavailablespaceforthedevelopmentofCHINA，whichisthesignificanceofthisstudy.Firstly，Thisarticledesc

5、ribedsomeconceptsrelatedtomytopic，secondly，thisarticledescribestheMOTIFmeasureofrecognitionresultssimply，andintroducesseveralcommonMOTIFidentificationmethods，anddescribedthreecurrentlyfrequentlyusedmethods，includingExpectation-maximizationalgorithm，counting，Gibbs

6、SamplingAlgorithms(GIBBS).Finally,theGibbssamplingalgorithmin-depthanalysisanddescription，combinedwithGibbssamplingalgorithmofthesimulationexperiments,AndhowtheargorithmmodulecanbeintegratedtoChIP-W,andmadesumarizetothewholearticle.KeywordsMOTIF;GibbsSampling;ChI

7、P-W;integrate;基于ChIP-W的ChIP-Seq的数据分析模块的建立摘要到目前为止，关于寻找生物学MOTIF的研宄，国外已经有了长足的进展。但是我国在这一领域尚处于起步阶段，没有很多关于改领域的报道。但是，与经典的软件AlignACE等预测软件相比，我国尚有可供发展的空间，这正是本研究的意义所在。木文首先对涉及到的一些概念作了一下简单的介绍，接下来对生物学的基因转录调控元件（MOTIF）做了简单的介绍，总结了当前流行的MOTIF建模方法并且介绍了三个识别MOTIF的常用方法，包括最大期望算法（EM）、计数法

8、、吉布斯采样算法（GIBBS）。最后对吉布斯采样算法进行了深刻的分析、介绍，并对其在CHIP-W平台上的集成进行了说明，以及对全文进行了总结。关键词MOTIF；吉布斯采样;ChIP-W；集成;CreationofChIP-SeqdataanalysismodulebasedonChIP-WAbstractSofar，