STEME

STEME 프로젝트는 MEME 등의 주제 측정기에 사용되는 모델의 유형에 대한 기대 - 극대화, 알고리즘에 근사치로 생활을 시작했다.
STEME 및 다른 URL;의 EM 근사 배 정도 더 빨리보다 일반적인 매개 변수 설정에 대한 MEME 구현을 실행합니다. STEME는 이제 그 자체로 제몫을 모티브 찾기로 발전하고있다.
왜 STEME를 사용합니까?
검증 된 모티브 발견 기술
STEME은 시험하려고 앤 MEME 알고리즘에 기초한다. MEME는 가장 성숙하고 인기있는 주제 줍는 중 하나입니다. . 그것은 Tompa 등에서 최고의 공연 중 하나 및 다른 URL이었다 모티브 파인더의 벤치 마크 비교.
대용량 데이터 세트에 대한 설계
STEME는 일반적으로 현대의 생물학적 실험에 의해 발생 된 큰 데이터 세트의 타입에 사용되도록 설계된다. STEME은 메가베이스의 수십 입력에서 테스트되었습니다,하지만이 큰 데이터 세트에 사용할 수 없습니다 이유는 없다.
빠른
STEME가 빠릅니다. 일반적 모티브 파인더는 입력의 크기에 빠르게 성장 런타임있다. STEME 및 다른 URL로 인해;의 접미사 나무의 사용은 이러한 문제가 발생하지 않는다. STEME는 사용자들이 결과를 기다릴 수 있도록 준비되는 시간을 제어하도록 런타임을 제어 할 수있는 옵션을 제공합니다.
유연한 모티브 모델
많은 모티브 측정기 (특히 빠른 열거 체 모티브 줍는) 결합 부위의 모델로 합의 시퀀스를 사용합니다. 이러한 용도를 STEME 및 PWM의 같은 주제의 동일한 범위를 캡처 할 수 없습니다 PWM의만큼 유연하지 않습니다.
사용하기 쉬운
STEME는 MEME 및 다른 URL에 출력을 생성; s의 잘 확립 된 형식은 다운 스트림 도구에 사용하기 쉽게 만들기. STEME 및 다른 URL;의 출력은 MEME, 바이오 파이썬과 바이오 펄에서 도구를 사용하여 테스트되었습니다.
정확한 의미의 계산
STEME 및 다른 URL;의 의미 계산을 염두에 대규모 데이터 세트와 함께 설계되었습니다. 대용량 데이터 세트에 대한 기록되지 않은 주제 측정기는 종종 심하게 찾을 모티브의 의미를 잘못 계산 할 수 있습니다. 이것은 사용자가 식별 할 음흉한 문제점 및 어렵다.
웹 서비스로 사용 가능
STEME가 시스템에 로컬로 설치하거나 우리의 서버에서 웹을 통해 실행할 수 있습니다.
패키지 문서

이 요구 사항 :

이 파이썬