macs2 call peaks 统计学原理

macs2 call peaks 统计学原理
Macs2是一种用于调用染色质免疫沉淀（ChIP）测序数据中峰值的工具。

它使用统计学原理来确定哪些区域在样本中具有显著的信号增加。

Macs2使用了两个主要的统计学原理：泊松分布和负二项分布。

1. 泊松分布：在ChIP-Seq数据中，基因组上的峰值数量服从
泊松分布。

Macs2通过计算每个基因组区域上的峰值数量来评
估其在样本中是否具有显著的信号。

2. 负二项分布：Macs2还使用负二项分布模型来建立一个峰值
模型，该模型描述了在样本中预期的峰值数量。

该模型可以利用ChIP-Seq数据的特征（例如峰值宽度和信号强度）来更好
地预测信号的存在与否。

基于这些统计学原理，Macs2可以通过比较实际观察到的峰值
数量与预期峰值数量来确定哪些区域具有显著的信号。

它会给每个区域分配一个p-value，用于衡量该区域是否有显著的峰值。

总之，Macs2使用泊松分布和负二项分布来基于统计学原理对ChIP-Seq数据进行峰值调用和显著性分析。