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基于隐马氏模型对编码序列缺失与插入的检测(英文)
被引量：
4
1
作者
杨文强
钱敏平
HUANG Da-Wei
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期56-59,共4页
在基因组测序工作完成后 ,利用计算工具进行基因识别以及基因结构预测受到了越来越多人的重视 .人们开发了大量的相关应用软件 ,如GenScan ,Genemark ,GRAIL等 ,这些软件在寻找新基因方面提供了很重要的线索 .但基因的识别和预测问题仍...
在基因组测序工作完成后 ,利用计算工具进行基因识别以及基因结构预测受到了越来越多人的重视 .人们开发了大量的相关应用软件 ,如GenScan ,Genemark ,GRAIL等 ,这些软件在寻找新基因方面提供了很重要的线索 .但基因的识别和预测问题仍未得到完全解决 ,当目标基因的编码序列有缺失和插入时 ,其预测结果和基因的实际结构相差很大 .为了消除测序错误对预测结果的影响 ,希望能找出编码序列区的测序错误 .基于这种想法 ,尝试根据DNA序列的一些统计特性 ,利用隐马尔科夫模型 (HiddenMarkovModel) ,引入缺失和插入状态 ,然后用Viterbi算法 ,从中找出含有缺失和插入的外显子序列片段 .在常用的Burset/Guigo检测集进行检测 ,得到的结果在外显子水平上 ,Sn (sensitivity)和Sp (specificity)均达到 84%以上 .
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关键词
基因识别
隐马尔科夫模型
VITERBI算法
编码序列缺失
插入状态
检测
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职称材料
题名
基于隐马氏模型对编码序列缺失与插入的检测(英文)
被引量：
4
1
作者
杨文强
钱敏平
HUANG Da-Wei
机构
北京大学数学学院
贝尔实验室中国基础科学研究院
出处
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2002年第1期56-59,共4页
基金
国家自然科学基金资助 (1 9971 0 0 5)
高等学校博士学科点专项科研基金
贝尔实验室中国基础科学研究院资助~~
文摘
在基因组测序工作完成后 ,利用计算工具进行基因识别以及基因结构预测受到了越来越多人的重视 .人们开发了大量的相关应用软件 ,如GenScan ,Genemark ,GRAIL等 ,这些软件在寻找新基因方面提供了很重要的线索 .但基因的识别和预测问题仍未得到完全解决 ,当目标基因的编码序列有缺失和插入时 ,其预测结果和基因的实际结构相差很大 .为了消除测序错误对预测结果的影响 ,希望能找出编码序列区的测序错误 .基于这种想法 ,尝试根据DNA序列的一些统计特性 ,利用隐马尔科夫模型 (HiddenMarkovModel) ,引入缺失和插入状态 ,然后用Viterbi算法 ,从中找出含有缺失和插入的外显子序列片段 .在常用的Burset/Guigo检测集进行检测 ,得到的结果在外显子水平上 ,Sn (sensitivity)和Sp (specificity)均达到 84%以上 .
关键词
基因识别
隐马尔科夫模型
VITERBI算法
编码序列缺失
插入状态
检测
Keywords
gene finding
hidden Markov model
Viterbi algorithm
分类号
Q78 [生物学—分子生物学]
Q75 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于隐马氏模型对编码序列缺失与插入的检测(英文)
杨文强
钱敏平
HUANG Da-Wei
《生物化学与生物物理进展》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
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