TAILIEUCHUNG - Báo cáo y học: "Gene prediction: compare and CONTRAST"

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Critical Care giúp cho các bạn có thêm kiến thức về ngành y học đề tài: Gene prediction: compare and CONTRAST. | Minireview Gene prediction compare and CONTRAST Paul Flicek Address European Bioinformatics Institute Wellcome Trust Genome Campus Hinxton Cambridge CB10 1SD UK. Email flicek@ Published 20 December 2007 Genome Biology 2007 8 233 doi gb-2007-8-12-233 The electronic version of this article is the complete one and can be found online at http 2007 8 12 233 2007 BioMed Central Ltd Abstract CONTRAST a new gene-prediction algorithm that uses sophisticated machine-learning techniques has pushed de novo prediction accuracy to new heights and has significantly closed the gap between de novo and evidence-based methods for human genome annotation. Gene prediction is one of the most important and alluring problems in computational biology. Its importance comes from the inherent value of the set of protein-coding genes for other analysis. Its allure is based on the apparently simple rules that the transcriptional machinery uses strong easily recognizable signals within the genome such as open reading frames consensus splice sites and nearly universal start and stop codon sequences. These signals are highly conserved are relatively easy to model and have been the focus of a number of algorithms trying to locate all the protein-coding genes in a genome using only the sequence of one or more genomes. This technique so-called de novo prediction does not use information about expressed sequences such as proteins or mRNAs. In this month s issue of Genome Biology Gross and colleagues 1 describe the gene-prediction program CONTRAST the latest significant advance in de novo gene prediction. The program exploits patterns inherent in multiple sequence alignments while making few assumptions about evolutionary processes. Its accuracy is considerably higher than any other de novo prediction program and has significantly closed the gap between de novo and evidence-based methods for human genome annotation. There have been two previous significant .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.