染まる 大規模データセット用の正確な効率的なモチーフファインダ
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MemeStemeのEM近似のようなMOTIFフィンダで使用されるモデルの種類のための期待値を最大化したアルゴリズムの幹線プロジェクトは、一般的なパラメータ設定のためのMEME実装よりも早い程度の大きさを実行します。 Stemeは現在、それ自身の権利の完全に充実したモチーフファインダーに発展しました。 Memeは、最も成熟している人気のあるモチーフ・ファインダーの1つです。それはTompaらのトップパフォーマーの1つでした。 Stemeは数十のメガベースの入力でテストされていますが、それがより大きなデータセットで使用すべきな理由はありません。ファストステムは速いです。通常、Motif findersは入力のサイズですぐに成長するランタイムを持っています。 STEMEの接尾辞木の使用により、この問題を抱えていません。 Stemeは、ユーザーが結果を待つために準備されている時間を制御するためにランタイムを制御するためのオプションを提供します。これらは、STEMEが使用するPWMSと同じ範囲のモチーフを捉え、USESTEMEの同じ範囲のモチーフを捉えることはできません。USESTEMEには、Memeのよく確立されたフォーマットで出力が生成され、ダウンストリームツールで使いやすくなります。 Stemeの出力は、MEME、BioPythonおよびBioPerl.Accurateの有意性計算を念頭に置いて、大きなデータセットを使用して設計されています。大規模なデータセットのために書かれていないモチーフ・フィンダーは、それらが見つけたモチーフの重要性をひどく誤って消費することがあります。これは特に潜在的な問題であり、ユーザーが識別するのに困難です。Web Servicestemeがあなたのマシン上にローカルにインストールすることも、私たちのサーバー上でWeb上で実行することもできます.package DocumentationProductのホームページ

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