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Enregistrement W1993373022 · doi:10.1186/1471-2105-11-550

Localizing triplet periodicity in DNA and cDNA sequences

2010· article· en· W1993373022 sur OpenAlexaff
Liya Wang, Lincoln Stein

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFractal and DNA sequence analysis
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésComplementary DNADNA microarrayComputational biologyDNAGeneticsBiologyDNA sequencingGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The protein-coding regions (coding exons) of a DNA sequence exhibit a triplet periodicity (TP) due to fact that coding exons contain a series of three nucleotide codons that encode specific amino acid residues. Such periodicity is usually not observed in introns and intergenic regions. If a DNA sequence is divided into small segments and a Fourier Transform is applied on each segment, a strong peak at frequency 1/3 is typically observed in the Fourier spectrum of coding segments, but not in non-coding regions. This property has been used in identifying the locations of protein-coding genes in unannotated sequence. The method is fast and requires no training. However, the need to compute the Fourier Transform across a segment (window) of arbitrary size affects the accuracy with which one can localize TP boundaries. Here, we report a technique that provides higher-resolution identification of these boundaries, and use the technique to explore the biological correlates of TP regions in the genome of the model organism C. elegans. RESULTS: Using both simulated TP signals and the real C. elegans sequence F56F11 as an example, we demonstrate that, (1) Modified Wavelet Transform (MWT) can better define the boundary of TP region than the conventional Short Time Fourier Transform (STFT); (2) The scale parameter (a) of MWT determines the precision of TP boundary localization: bigger values of a give sharper TP boundaries but result in a lower signal to noise ratio; (3) RNA splicing sites have weaker TP signals than coding region; (4) TP signals in coding region can be destroyed or recovered by frame-shift mutations; (5) 6 bp periodicities in introns and intergenic region can generate false positive signals and it can be removed with 6 bp MWT. CONCLUSIONS: MWT can provide more precise TP boundaries than STFT and the boundaries can be further refined by bigger scale MWT. Subtraction of 6 bp periodicity signals reduces the number of false positives. Experimentally-introduced frame-shift mutations help recover TP signal that have been lost by possible ancient frame-shifts. More importantly, TP signal has the potential to be used to detect the splice junctions in fully spliced mRNA sequence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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