STEME

Проект STEME начал свою жизнь как приближение к алгоритму Ожидание Максимизация-за типа используемой модели в мотив искатели, таких как мем.
STEME & Rsquo, S EM приближение работает на порядок быстрее, чем выполнение мим типичных настроек параметров. STEME в настоящее время превратился в полноценный мотив Finder в своем собственном праве.
Зачем использовать STEME?
Доказанные методы мотив находя
STEME основана на проверенной и проверенных алгоритма мем. МЕМЕ является одним из самых зрелых и популярный мотив искатели. Это был один из лучших исполнителей в Томпа др & Rsquo;. Ы сравнение эталоном мотив искатели.
Предназначен для больших наборов данных
STEME предназначен для использования от типа больших массивов данных, как правило, генерируемых современных биологических экспериментов. STEME был протестирован на входе в десятки megabases, но нет никакой причины, почему он не должен быть использован на больших наборов данных.
Быстро
STEME быстро. Обычно мотив искатели имеют выполнения которые быстро растет с размером входного сигнала. Благодаря STEME & Rsquo; с использованием деревьев суффиксов не страдают этой проблемой. STEME предоставляет возможности для управления выполнения, так что пользователь контролирует, как долго они готовы ждать результатов.
Гибкие модели мотив
Многие искатели мотив (особенно быстро перечислительные мотив искатели) использовать консенсус последовательности в качестве моделей связывающих сайтов. Они не являются гибкими, как ШИМ, что STEME использования и не может захватить тот же диапазон мотивов как ШИМ.
Легко использовать
STEME производит вывод в мем и Rsquo; S также установлено формат делает его легко использовать в последующих инструментов. STEME & Rsquo; выход испытан с инструментами из мем, BioPython и BioPerl.
Точные расчеты значимости
STEME & Rsquo, S расчеты значимости разработаны с большими наборами данных в памяти. Мотив искатели, которые не были написаны для больших наборов данных часто плохо просчитываются значимость мотивов они находят. Это особенно коварная проблема и трудно пользователю идентифицировать.
Доступен как веб-сервис
STEME может быть установлен локально на вашем компьютере или может работать по сети на наших серверах.
Пакет документации

Требования

• Python