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GIMSAN:一种具有显著性分析的吉布斯基序查找工具。

GIMSAN: a Gibbs motif finder with significance analysis.

作者信息

Ng Patrick, Keich Uri

机构信息

Department of Computer Science, Cornell University, Ithaca, NY 14853, USA.

出版信息

Bioinformatics. 2008 Oct 1;24(19):2256-7. doi: 10.1093/bioinformatics/btn408. Epub 2008 Aug 14.

DOI:10.1093/bioinformatics/btn408
PMID:18703586
Abstract

UNLABELLED

We present GIMSAN (GIbbsMarkov with Significance ANalysis): a novel tool for de novo motif finding. GIMSAN combines GibbsMarkov, our variant of the Gibbs Sampler, described here for the first time, with our recently introduced significance analysis.

AVAILABILITY

GIMSAN is currently available as a web application and a stand-alone application on Unix and PBS (Portable Batch System) cluster through links from http://www.cs.cornell.edu/~keich.

摘要

未标注

我们展示了GIMSAN(具有显著性分析的吉布斯马尔可夫算法):一种用于从头基序发现的新型工具。GIMSAN将吉布斯马尔可夫算法(我们首次在此描述的吉布斯采样器变体)与我们最近引入的显著性分析相结合。

可用性

GIMSAN目前可通过http://www.cs.cornell.edu/~keich上的链接作为网络应用程序以及在Unix和PBS(便携式批处理系统)集群上的独立应用程序使用。

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