MACS2是基于模型的分析工具的ChIP-SEQ数据。
用的测序技术的改善，染色质免疫沉淀，随后通过高通量测序（芯片起）越来越流行，研究的全基因组蛋白-DNA相互作用。为了解决缺乏强大的芯片序列分析方法，提出了一种新的算法，命名为芯片-SEQ（MACS）基于模型的分析，确定谈话因子结合位点。 MACS捕获的基因组的复杂性，以评估富集芯片区域的意义的影响，和MACS提高了通过结合两种测序标签的位置和方向的信息的结合位点的空间分辨率。 。MACS可以很容易地用于芯片序列数据单独或与具有特异性的增加控制样品
要求：
- 的Python
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