STEME

Проектът STEME са започнали живота си като приближение за алгоритъм очакването-Максимизиране за вида на модела, използван в мотив далекомери като мим.
STEME & rsquo; ите EM сближаване минава един порядък по-бързо, отколкото прилагането на мем за типичните настройки на параметрите. STEME вече е разработена в пълноправна търсач мотив сам по себе си.
<Силен> Защо да използваме STEME?
Доказани техники мотив констатация
STEME се основава на изпитани и тествани алгоритъм мем. Meme е един от най-развитите и популярни мотив далекомери. Това беше един от най-изявените в Томпа др & rsquo; с. Бенчмарк сравнение на мотив за намиране.
Проектиран за големи масиви от данни
STEME е предназначен да се използва от вида на големи масиви от данни, обикновено генерирани от съвременните биологични експерименти. STEME е тествана на вход в десетки megabases, но няма причина, поради която не трябва да се използва по-големи масиви от данни.
Бърз
STEME е бърз. Обикновено мотив далекомери имат по време на работа, което расте бързо с размера на входа. Поради STEME & rsquo; ите използване на наставката дървета не страда този проблем. STEME предлага опции за контрол на време на работа, така че потребителят контролира колко дълго те са готови да се изчакат резултатите.
Гъвкави модели мотив
Много мотив далекомери (особено бързи номериран мотив Finders) използват консенсусни последователности като модели на места за свързване. Това не са най-гъвкави, по PWMs че STEME употреба и не могат да уловят същия диапазон на мотиви като PWMs.
Лесен за използване
STEME произвежда продукция в Meme & rsquo; е добре установен формат което го прави лесен за използване в инструменти надолу по веригата. STEME & rsquo; ите изход е бил тестван с инструменти от мем, BioPython и BioPerl.
Точни изчисления значение
STEME & rsquo; ите изчисления значение са проектирани с големи масиви от данни в ума. Motif далекомери, които не са написани на големи масиви от данни често може зле внесеш поправка значението на мотивите те намерят. Това е особено коварна проблем и трудно за потребителя да се идентифицира.
Предлага се като услуга по електронен път
STEME може да се инсталира локално на устройството, или може да се управлява по интернет на нашите сървъри.
Комплект документи

<силни> Изисквания :

• Python