Protrac Una utilidad accesible que detecta grupos genómicos de PIRNA
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Protrac Clasificación y resumen

Protrac Etiquetas

analizador Analizar detector ángulo Medición del desempeño medición Grupo Medición diferente medición espectáculo Modificar el ángulo cortes en ángulo vista en ángulo calculadora de ángulo ángulo de calcular solucionador de ángulo ángulo de radian ángulo vertical del reloj de sol ángulo de medida Ángulo de pantalla Ángulo de escritorio calculadora de ángulo de mirada conversión de ángulo ángulo de círculo medida en radianes Ángulo de choque cónico Rotación del ángulo del eje ángulo del eje ángulo de texto Angulo de PRESION ángulo cónico ángulo de hilo ángulo de punta ángulo de manómetro de inglete Ángulo de rotación Mecanizado de ángulo preciso Análisis del Protractor Enfoque sinebar ProtRactor de conveniencia transportador calcular el ángulo de policona medir el ángulo de presión Secuencia del genoma Aproximación de ángulo pequeño Simulación de ángulo de tiro simular el ángulo de tiro Analizar el ángulo de tiro gran angular Medición de ángulos descarga edición de fotos Google Earth en vivo Serie del teclado eee pc v80 Sketchup pro6 con chk para optar lector de eps ilustrador Driver RAID IT8212 Skad SciGnac Pokemon n72 móvil Nimbuzz Descarga del juego de Phenicia Sistema de inventario de muebles ángulo de flexión

Protrac Descripción

Protrac es una herramienta única y útil que puede detectar el clúster genómico PIRNA. Los clústeres se basan en desviaciones cuantificables de una hipotética distribución uniforme con respecto a las características decisivas del clúster PIRNA. El significado de la secuencia observada leído la densidad de golpes, el sesgo de la cadena, la cantidad de loci correspondientes a las lecturas de secuencia mapeadas con poca frecuencia, la cantidad de loci con T en la posición 1 o A en la posición 10 y la cantidad de loci dentro del rango de longitud de PIRNA típico (26- 32NT) se toman en ACOUNT. Las características observadas de los candidatos en racimo se evalúan a la luz del conjunto de datos dado y están sujetos a un sistema de puntuación probabilístico. Se demostró que este método era más sensible que hasta ahora métodos aplicados de detección de clúster PIRNE, al tiempo que minimiza la velocidad de los grupos positivos falsos putativos.

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