Prediction of genetic structure in eukaryotic DNA using reference point logistic regression and sequence alignment
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Current software tools are moderately effective in predicting genetic structure (exons, introns, intergenic regions, and complete genes) from raw DNA sequence data. Improvements in accuracy and speed are needed to deal with the increasing volume of data from large scale sequencing projects. RESULTS: We present a two-stage computer program to predict genetic structure in eukaryotic DNA. The first stage makes use of a novel statistical technique, called reference point logistic (RPL) regression, to calculate scores for potential functional sites. These site scores are combined with interval content, length, and state scores, via a Generalized Hidden Markov Model, to determine a combined score for each possible parse of a given DNA sequence into exons, introns, and intergenic regions. An optimal parse is found using a dynamic programming algorithm. In the second stage, protein sequence alignment methods are applied to improve the accuracy of the initial parse. Computation in the first stage of the program is very fast (1 s on a 360 MHz CPU for a 16 kb sequence) and its predictive accuracy typically matches or exceeds the best results reported for other methods (Sensitivity = 0.93 and Specificity = 0.93 for the Burset/Guigótest set). Computation in the second stage is slower, but the final predictions are more accurate (Sn = 0.97, Sp = 0.97). The program (called GRPL) can handle partial, single, and multi-gene sequences. The program is also capable of predicting the genetic structure of vertebrate, invertebrate, and plant DNA with nearly equal accuracy. Statistical techniques have also been introduced to model the effects of varying C+G content in a continuous manner and to control overfitting of parameters for smaller training sets. AVAILABILITY: An academic implementation of GRPL, compiled for SUN workstations, is available by anonymous ftp from snipe.pharmacy. ualberta.ca/pub. The training and test sets used in this work, together with supplementary material, can be found at the same location. A commercial implementation is available as a component of GeneTool (BioTools Inc., http://biotools.com).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».