Splice site prediction using stochastic regular grammars
Genet. mol. res. (Online)
; 6(1): 105-115, 2007. tab, ilus
Artigo
em Inglês
| LILACS
| ID: lil-456755
Biblioteca responsável:
BR1.1
ABSTRACT
This paper presents a novel approach to the problem of splice site prediction, by applying stochastic grammar inference. We used four grammar inference algorithms to infer 1465 grammars, and used 10-fold cross-validation to select the best grammar for each algorithm. The corresponding grammars were embedded into a classifier and used to run splice site prediction and compare the results with those of NNSPLICE, the predictor used by the Genie gene finder. We indicate possible paths to improve this performance by using Sakakibaras windowing technique to find probability thresholds that will lower false-positive predictions.
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Bases de dados internacionais
Base de dados:
LILACS
Assunto principal:
Algoritmos
/
Inteligência Artificial
/
Modelos Moleculares
/
Splicing de RNA
/
Processos Estocásticos
Tipo de estudo:
Estudo prognóstico
/
Fatores de risco
Limite:
Humanos
Idioma:
Inglês
Revista:
Genet. mol. res. (Online)
Assunto da revista:
Biologia Molecular
/
Genética
Ano de publicação:
2007
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Brasil
Instituição/País de afiliação:
Bolsa de Mercadorias e Futuros/BR
/
Universidade de São Paulo/BR