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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 586 - 586 (1page)
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Chromatin immunoprecipitation (ChIP)-exo has emerged to be an advance modification of ChIP-seq. It provides a single base-pair (bp) resolution of genome-wide protein binding location hence, facilitates accurate binding mode prediction. While peak calling algorithms such as MACE have been developed for ChIP-exo analysis, application of MACE on bacterial dataset often yields large proportion of false-positive peaks. MACE outputs require manual post-processing by human experts, which can be tricky and extremely time consuming. Deep-learning based Investigation of ChIP-Exo Reads (DICER) was developed using convolution neural network. The first step of DICER reduces noise in the ChIP-exo da ... 전체 초록 보기
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