Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| |  Online-Ressource |
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| Verfasst von: | Hofmann, Andreas [VerfasserIn]  |
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| | Heermann, Dieter W. [VerfasserIn] |
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| Titel: | Deciphering 3D organization of chromosomes using Hi-C data |
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| Verf.angabe: | Andreas Hofmann, Dieter W. Heermann |
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| E-Jahr: | 2018 |
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| Jahr: | 15 August 2018 |
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| Umfang: | 13 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 04.12.2020 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: Bacterial chromatin |
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| Ort Quelle: | New York, NY : Humana Press, 2018 |
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| Jahr Quelle: | 2018 |
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| Band/Heft Quelle: | (2018), Seite 389-401 |
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| ISBN Quelle: | 978-1-4939-8675-0 |
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| Abstract: | In order to interpret data from Hi-C studies genome-wide contact probability maps need to be translated into models of functional 3D genome organization. Here, we first present an overview of computational methods to analyze contact probability maps in terms of features such as the level and shape of compartmentalization. Next, we describe approaches to modeling 3D genome organization based on Hi-C data. |
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| DOI: | doi:10.1007/978-1-4939-8675-0_19 |
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Volltext ; Verlag: https://link.springer.com/protocol/10.1007/978-1-4939-8675-0_19 |
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| | Volltext: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8675-0_19 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8675-0_19 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | Hi-C |
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| | Modeling |
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| | Polymer |
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| | Simulation |
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| K10plus-PPN: | 1585118028 |
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| Verknüpfungen: | → Sammelwerk |
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Deciphering 3D organization of chromosomes using Hi-C data / Hofmann, Andreas [VerfasserIn]; 15 August 2018 (Online-Ressource)
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