Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS).
Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS).
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DOI：
10.1186/gb-2008-9-9-r137
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Liu, X. Shirley
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Yong;Liu, Tao;Meyer, Clifford A.;Eeckhoute, Jerome;Johnson, David S.;Bernstein, Bradley E.;Nussbaum, Chad;Myers, Richard M.;Brown, Myles;Li, Wei;Liu, X. Shirley
MACS对短读定序器产生的码片序列数据进行基于模型的分析。我们提出了基于模型的芯片序列数据分析，MACS，它分析由短读测序器产生的数据，如Solexa的基因组分析仪。MACS经验性地模拟了ChIP-Seq标签的位移大小，并使用它来提高预测结合位点的空间分辨率。Mac还使用动态泊松分布来有效地捕获基因组中的局部偏向，从而实现更可靠的预测。与现有的CHIP-SEQ峰值查找算法相比，MACS是有利的，并且是免费提供的。
MACS performs model-based analysis of ChIP-Seq data generated by short read sequencers. We present Model-based Analysis of ChIP-Seq data, MACS, which analyzes data generated by short read sequencers such as Solexa's Genome Analyzer. MACS empirically models the shift size of ChIP-Seq tags, and uses it to improve the spatial resolution of predicted binding sites. MACS also uses a dynamic Poisson distribution to effectively capture local biases in the genome, allowing for more robust predictions. MACS compares favorably to existing ChIP-Seq peak-finding algorithms, and is freely available.
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