Your browser doesn't support javascript.
loading
Phylogenetic motif detection by expectation-maximization on evolutionary mixtures.
Moses, A M; Chiang, D Y; Eisen, M B.
Afiliação
  • Moses AM; Graduate Group in Biophysics, Center for Integrative Genomics, University of California, Berkeley, USA. amoses@ocf.berkeley.edu
Pac Symp Biocomput ; : 324-35, 2004.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-14992514
The preferential conservation of transcription factor binding sites implies that non-coding sequence data from related species will prove a powerful asset to motif discovery. We present a unified probabilistic framework for motif discovery that incorporates evolutionary information. We treat aligned DNA sequence as a mixture of evolutionary models, for motif and background, and, following the example of the MEME program, provide an algorithm to estimate the parameters by Expectation-Maximization. We examine a variety of evolutionary models and show that our approach can take advantage of phylogenic information to avoid false positives and discover motifs upstream of groups of characterized target genes. We compare our method to traditional motif finding on only conserved regions. An implementation will be made available at http://rana.lbl.gov.
Assuntos
Buscar no Google
Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Filogenia / Evolução Molecular / Biologia Computacional Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Pac Symp Biocomput Assunto da revista: BIOTECNOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2004 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos
Buscar no Google
Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Filogenia / Evolução Molecular / Biologia Computacional Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Pac Symp Biocomput Assunto da revista: BIOTECNOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2004 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos