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  ModHMM: A Modular Supra-Bayesian Genome Segmentation Method

Benner, P., & Vingron, M. (2020). ModHMM: A Modular Supra-Bayesian Genome Segmentation Method. Journal of Computational Biology, 27(4), 442-457. doi:10.1089/cmb.2019.0280.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

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:
Benner_2019.pdf (Verlagsversion), 721KB
Name:
Benner_2019.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
© 2020 Mary Ann Liebert, Inc.
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31891534 (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Benner, Philipp1, Autor           
Vingron, Martin1, Autor           
Affiliations:
1Gene regulation (Martin Vingron), Dept. of Computational Molecular Biology (Head: Martin Vingron), Max Planck Institute for Molecular Genetics, Max Planck Society, ou_1479639              

Inhalt

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Schlagwörter: Hmm genome segmentation supra-Bayesian
 Zusammenfassung: Genome segmentation methods are powerful tools to obtain cell type or tissue-specific genome-wide annotations and are frequently used to discover regulatory elements. However, traditional segmentation methods show low predictive accuracy and their data-driven annotations have some undesirable properties. As an alternative, we developed ModHMM, a highly modular genome segmentation method. Inspired by the supra-Bayesian approach, it incorporates predictions from a set of classifiers. This allows to compute genome segmentations by utilizing state-of-the-art methodology. We demonstrate the method on ENCODE data and show that it outperforms traditional segmentation methods not only in terms of predictive performance, but also in qualitative aspects. Therefore, ModHMM is a valuable alternative to study the epigenetic and regulatory landscape across and within cell types or tissues.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-12-182020-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1089/cmb.2019.0280
ISSN: 1557-8666 (Electronic)1066-5277 (Print)
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, NY : Mary Ann Liebert
Seiten: 16 Band / Heft: 27 (4) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 442 - 457 Identifikator: ISSN: 1066-5277
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925275499