Modele test de positionnement

Après avoir simulé des milliers de simulations, les principales simulations de 100 basées sur les intérêts d`achat peuvent être sélectionnées. Le tableau 4 (ci-dessous) montre un exemple de tableau de combinaisons. Ce type de graphique est destiné à découvrir les piliers de messagerie et de positionnement qui réussissent à se combiner pour attirer les clients vers les restaurants ou la marque logicielle. Les objectifs composant de la modélisation de la messagerie et du choix de positionnement comprennent généralement: avant de discuter des valeurs de paramètres obtenues et de la robustesse de la procédure d`ajustement, nous examinons la question immédiate qui ressort des résultats ci-dessus: d`un main, l`accord entre le modèle et les données est cohérent avec l`hypothèse que la plupart des nucléosomes en aval du nucléosome + 1 sont statistiquement positionnés. D`autre part, le mécanisme de positionnement statistique n`a pas de biais intrinsèque à une direction particulière, c.-à-d., le modèle en amont du NFR devrait être décrit aussi bien par un modèle physique viable. Cependant, le schéma de consensus en amont rapporté dans les études précédentes montre des oscillations beaucoup moins prononcées que sur le côté aval [4], [10]. Pour vérifier si c`est simplement une conséquence de la variation de gène à gène dans la distance entre le nucléosome − 1 et le TSS, qui devrait enduire le modèle moyenné, nous avons analysé la distribution statistique de ces distances et réaligné tous les gènes par le position de leur nucléosome − 1. La position − 1 est définie ici par le premier nucléosome en amont du TSS, voir «matériaux et méthodes». Prises ensemble, notre étude et les études existantes sur le positionnement statistique appuient l`idée que les corrélations à longue distance dans les positions nucléosome produites par des caractéristiques localisées dans le paysage efficace de l`énergie libre pour la liaison des nucléosome sont une importante déterminant de l`organisation nucléosome à l`échelle du génome. En effet, pour les levures, où les TSSs sont généralement espacés de BP (Fig. S3B), le positionnement statistique des entités encodées uniquement au niveau des TSSs est suffisant pour obtenir un positionnement non aléatoire pour la plupart des nucléosomes.

L`origine physique du positionnement statistique est une interaction entre l`exclusion mutuelle et l`entropie positionnelle des nucléosomes. Bien que ce mécanisme ne «colle» pas les nucléosomes à des endroits spécifiques sur l`ADN, il fait en sorte que, en moyenne, les nucléosomes favorisent certaines positions sur d`autres. Il peut donc rendre les sites (contraignants) spécifiques sur l`ADN plus (ou moins) accessibles pour les protéines. De plus, il peut également provoquer un biais pour les processus de mutation, créant ainsi un taux de mutation dépendant de la position [40] et possiblement des corrélations de séquences d`ADN à longue portée. Des expériences récentes mesurant la distribution de nucléosomes à travers les génomes de plusieurs organismes modèles ont permis de déterminer avec fermeté trois caractéristiques saillant [11]: (i) une fraction significative des nucléosomes semble plutôt bien positionnée. En d`autres termes, les positions nucléosome déterminées à partir d`un grand ensemble de cellules ne sont pas moyennes à une densité constante, mais affichent de nombreux pics prononcés.

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