Tale Un buscador de motivos eficientes precisos para grandes conjuntos de datos
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Tale Clasificación y resumen

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descubridor motivo

Tale Descripción

El proyecto de trineo comenzó la vida como una aproximación al algoritmo de expectativa-maximización para el tipo de modelo utilizado en los buscadores de motivos, como Meme.Steme, la aproximación de EM ejecuta un orden de magnitud más rápidamente que la implementación de meme para la configuración de parámetros típicos. Steme ahora se ha convertido en un buscador de motivos completamente con pleno derecho. Meme es uno de los buscadores de motivos más maduros y populares. Fue uno de los mejores intérpretes en la comparación de puntos de referencia de Tompa et al. La investigación de MOTIF.Designed para grandes datos Setssteme está diseñada para ser utilizada en el tipo de conjuntos de datos grandes generalmente generados por los experimentos biológicos modernos. La talema se ha probado en la entrada en las decenas de megabasas, pero no hay ninguna razón por la que no se utilice en los conjuntos de datos más grandes. El PROYECTE es rápido. Típicamente los buscadores de motivos tienen un tiempo de ejecución que crece rápidamente con el tamaño de la entrada. Debido al uso de los árboles de sufijo de la talema, no sufre este problema. STEME proporciona opciones para controlar el tiempo de ejecución para que el usuario controla el tiempo que están preparados para esperar los resultados. MOTIF MOTIF MODIF MODIF Busqueros (especialmente los buscadores de motivos enumerativos rápidos) Use secuencias de consenso como modelos de sitios de enlace. Estos no son tan flexibles como los PWMS que usan la ficha y no pueden capturar la misma gama de motivos que PWMS. Fácilmente a UssTeme produce la producción en el formato bien establecido de Meme, lo que facilita la utilización en herramientas posteriores. La salida de la señora se ha probado con herramientas de MemE, BIOPYTHON y BIOPERL. Cálculos de importancia de los cálculos de importancia de CALLICSIctema están diseñados teniendo en cuenta los grandes conjuntos de datos. Los buscadores de motivos que no se han escrito para grandes conjuntos de datos a menudo pueden calcular mal la importancia de los motivos que encuentran. Este es un problema particularmente insidioso y difícil para el usuario identificar. Alovable como un servicio web puede instalarse localmente en su máquina o se puede ejecutar a través de la web en nuestra página de inicio de la documentación de los servidores.

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