TAILIEUCHUNG - Báo cáo y học: "CONTRAST: a discriminative, phylogeny-free approach to multiple informant de novo gene prediction"

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: CONTRAST: a discriminative, phylogeny-free approach to multiple informant de novo gene prediction. | Open Access Method CONTRAST a discriminative phylogeny-free approach to multiple informant de novo gene prediction Samuel S Gross Chuong B Do Marina Sirota and Serafim Batzoglou Addresses Computer Science Department Stanford University Stanford CA USA. Biomedical Informatics Stanford University Stanford CA USA. Correspondence Samuel S Gross. Email ssgross@ Published 20 December 2007 Genome Biology 2007 8 R269 doi gb-2007-8- 12-r269 The electronic version of this article is the complete one and can be found online at http 2007 8 12 R269 Received 23 May 2007 Revised 24 October 2007 Accepted 20 December 2007 2007 Gross et al. licensee BioMed Central Ltd. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License http licenses by which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Abstract We describe CONTRAST a gene predictor which directly incorporates information from multiple alignments rather than employing phylogenetic models. This is accomplished through the use of discriminative machine learning techniques including a novel training algorithm. We use a two-stage approach in which a set of binary classifiers designed to recognize coding region boundaries is combined with a global model of gene structure. CONTRAST predicts exact coding region structures for 65 more human genes than the previous state-of-the-art method misses 46 fewer exons and displays comparable gains in specificity. Background In this work we consider the task of predicting the locations and structures of the protein-coding genes in a genome. Gene recognition is one of the best-studied problems in computational biology and as such has been approached through the use of a wide variety of different methods. Gene recognition methods can be broadly divided into three categories depending on the type of information they .

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.