STEME

Den STEME Projektet började livet som en approximation till Förväntan-Maxime algoritm för den typ av modell som används i motiv finders såsom MEME.
STEME & rsquo; s EM tillnärmning driver en storleksordning snabbare än genomförandet MEME för typiska parameterinställningar. STEME har nu utvecklats till en fullfjädrad motiv finder i sin egen rätt.
Varför använda STEME?
Beprövade motif finding tekniker
STEME bygger på den beprövade och testade MEME algoritm. MEME är en av de mest mogna och populära motiv upphittare. Det var en av de bästa artisterna i Tompa m.fl. & rsquo;. Benchmark jämförelse s av motiv upphittare.
Designad för stora datamängder
STEME är utformad för att användas på den typ av stora datamängder typiskt genereras av moderna biologiska experiment. STEME har testats på ingång i tiotals megabaser, men det finns ingen anledning till varför det inte bör användas på större datamängder.
Snabb
STEME är snabb. Typiskt motif finders har en runtime som växer snabbt med storleken på insignalen. På grund av STEME & rsquo; s användning av suffix träd den inte lider detta problem. STEME innehåller alternativ för att styra runtime så att användaren styr hur länge de är beredda att vänta på resultatet.
Flexibla motif modeller
Många motiv finders (särskilt snabba enumerativa motiv upphittare) använder konsensussekvenser som modeller för bindningsställen. Dessa är inte så flexibla som de PWMs som STEME användningsområden och kan inte fånga samma utbud av motiv som PWMs.
Lätt att använda
STEME producerar utdata i MEME & rsquo; s väl etablerade format vilket gör det lätt att använda i senare led verktyg. STEME & rsquo; s utgång har testats med verktyg från MEME, BioPython och BioPerl.
Korrekta signifikans beräkningar
STEME & rsquo; s signifikansberäkningar är utformade med stora datamängder i åtanke. Motif finders som inte har skrivits för stora datamängder kan ofta dåligt missräkna betydelsen av motiven som de hittar. Detta är en särskilt lömsk problem och svårt för användaren att identifiera.
Finns som en webbtjänst
STEME kan installeras lokalt på din maskin eller kan köras över webben på våra servrar.
Paket Dokumentation

Krav :

• Python