MOABS: model based analysis of bisulfite sequencing data.
MOABS: model based analysis of bisulfite sequencing data.
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DOI：
10.1186/gb-2014-15-2-r38
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发表时间：
2014-02-24
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Li W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun D;Xi Y;Rodriguez B;Park HJ;Tong P;Meong M;Goodell MA;Li W
亚硫酸氢盐测序（BS-seq）是研究全基因组DNA甲基化的金标准。我们开发了MOABS来提高BS-seq数据分析的速度、准确性、统计能力和生物相关性。MOABS基于Beta-Binomial分层模型以单CpG分辨率以10倍覆盖率检测差异甲基化，并且能够在24 CPU小时内处理20亿个读取。在这里，使用模拟和真实的BS-seq数据，我们证明了MOABS优于其他领先的算法，如Fisher精确检验和BSmooth。此外，MOABS分析可以很容易地扩展到使用RRBS和oxBS-seq的差异5 hmC分析。MOABS可在http://code.google.com/p/moabs/上获得。
Bisulfite sequencing (BS-seq) is the gold standard for studying genome-wide DNA methylation. We developed MOABS to increase the speed, accuracy, statistical power and biological relevance of BS-seq data analysis. MOABS detects differential methylation with 10-fold coverage at single-CpG resolution based on a Beta-Binomial hierarchical model and is capable of processing two billion reads in 24 CPU hours. Here, using simulated and real BS-seq data, we demonstrate that MOABS outperforms other leading algorithms, such as Fisher’s exact test and BSmooth. Furthermore, MOABS analysis can be easily extended to differential 5hmC analysis using RRBS and oxBS-seq. MOABS is available at http://code.google.com/p/moabs/.
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影响因子：
12.3
作者：
Akalin A;Kormaksson M;Li S;Garrett-Bakelman FE;Figueroa ME;Melnick A;Mason CE
通讯作者：
Mason CE
DOI：
10.1073/pnas.0906183107
发表时间：
2010-01-26
影响因子：
11.1
作者：
Feinberg, Andrew P.;Irizarry, Rafael A.
通讯作者：
Irizarry, Rafael A.
DOI：
10.1038/nrg2719
发表时间：
2010-03
期刊：
Nature reviews. Genetics
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1080/03610910701767721
发表时间：
2008-01-01
影响因子：
0.9
作者：
Pradhan, Vivek;Banerjee, Tathagata
通讯作者：
Banerjee, Tathagata
影响因子：
5.8
作者：
Feng, Jianxing;Meyer, Clifford A.;Zhang, Yong
通讯作者：
Zhang, Yong