스테모 대형 데이터 세트에 대한 정확한 효율적인 MOTIF 파인더
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스테모 설명

스테임 프로젝트는 MEME.STEME의 EM 근사치와 같은 MOTIF 파인더에서 사용되는 모델 유형에 대한 기대 최대화 알고리즘에 대한 기대 - 최대화 알고리즘에 대한 근사치를 시작했습니다. 스테모는 이제 완벽한 Fledged Motif Finder로 개발되었습니다. 왜냐하면 스테모를 사용하시는 방법은 무엇입니까? 입증 된 Motif Pensing TechniStteMesTeMe은 시도 및 테스트 된 Meme 알고리즘을 기반으로합니다. Meme는 가장 성숙하고 인기있는 모티브 파인더 중 하나입니다. Tompa et al.의 벤치 마크의 벤치 마크의 벤치 마크 찾기의 벤치 마크의 벤치 마크는 현대 생물학적 실험에 의해 일반적으로 생성되는 대형 데이터 세트의 유형에 사용되도록 설계되었습니다. Steme은 수십 메가베이스의 입력에서 테스트되었습니다. 그러나 더 큰 데이터 세트에서 사용해서는 안되는 이유는 없습니다. FastSteme는 빠르게됩니다. 일반적으로 Motif Finder는 입력 크기로 빠르게 성장하는 런타임이 있습니다. Steme의 접미사 나무의 사용으로 인해이 문제가 발생하지 않습니다. 스텐트는 런타임을 제어 할 수 있도록 런타임을 제어 할 수 있도록 기능을 제공하여 사용자가 결과를 기다릴 준비가되는 시간을 제어 할 수 있도록합니다. 유연한 Motif Modelsmany Motif Finder (특히 빠른 열거 형 모티브 파인더)는 Consensus Sequences를 바인딩 사이트의 모델로 사용합니다. 이는 스테임이 사용하고 동일한 범위의 모티프를 캡처 할 수없는 PWMS를 사용하는 PWM만큼 유연하지 않습니다. USESTEME은 MEME의 잘 확립 된 형식으로 출력을 생성하여 다운 스트림 도구에서 사용하기 쉽습니다. Steme의 출력은 Meme, Biopython 및 BioPerl의 도구로 테스트되었습니다. 의한 유의성 계산 시스템의 유의 계산은 큰 데이터 세트를 염두에두고 설계되었습니다. 대용량 데이터 세트에 대해 기록되지 않은 Motif Finder는 종종 발견되는 모티프의 중요성을 악화시킬 수 있습니다. 이것은 사용자가 웹 서비스 스테이션을 컴퓨터에 로컬로 설치하거나 Servers.Package DocumentationProduct의 홈페이지에서 웹을 통해 실행할 수 있으므로 사용자가 특히 교활한 문제가 있습니다.

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