Improving gene recognition accuracy by combiningpredictions from two gene-finding programs
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Despite constant improvements in prediction accuracy, gene-finding programs are still unable to provide automatic gene discovery with desired correctness. The current programs can identify up to 75% of exons correctly and less than 50% of predicted gene structures correspond to actual genes. New approaches to computational gene-finding are clearly needed. RESULTS: In this paper we have explored the benefits of combining predictions from already existing gene prediction programs. We have introduced three novel methods for combining predictions from programs Genscan and HMMgene. The methods primarily aim to improve exon level accuracy of gene-finding by identifying more probable exon boundaries and by eliminating false positive exon predictions. This approach results in improved accuracy at both the nucleotide and exon level, especially the latter, where the average improvement on the newly assembled dataset is 7.9% compared to the best result obtained by Genscan and HMMgene. When tested on a long genomic multi-gene sequence, our method that maintains reading frame consistency improved nucleotide level specificity by 21.0% and exon level specificity by 32.5% compared to the best result obtained by either of the two programs individually. AVAILABILITY: The scripts implementing our methods are available from http://www.cs.ubc.ca/labs/beta/genefinding/
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».