A tree-based approach for motif discovery and sequence classification
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Pattern discovery algorithms are widely used for the analysis of DNA and protein sequences. Most algorithms have been designed to find overrepresented motifs in sparse datasets of long sequences, and ignore most positional information. We introduce an algorithm optimized to exploit spatial information in sparse-but-populous datasets. RESULTS: Our algorithm Tree-based Weighted-Position Pattern Discovery and Classification (T-WPPDC) supports both unsupervised pattern discovery and supervised sequence classification. It identifies positionally enriched patterns using the Kullback-Leibler distance between foreground and background sequences at each position. This spatial information is used to discover positionally important patterns. T-WPPDC then uses a scoring function to discriminate different biological classes. We validated T-WPPDC on an important biological problem: prediction of single nucleotide polymorphisms (SNPs) from flanking sequence. We evaluated 672 separate experiments on 120 datasets derived from multiple species. T-WPPDC outperformed other pattern discovery methods and was comparable to the supervised machine learning algorithms. The algorithm is computationally efficient and largely insensitive to dataset size. It allows arbitrary parameterization and is embarrassingly parallelizable. CONCLUSIONS: T-WPPDC is a minimally parameterized algorithm for both pattern discovery and sequence classification that directly incorporates positional information. We use it to confirm the predictability of SNPs from flanking sequence, and show that positional information is a key to this biological problem. AVAILABILITY: The algorithm, code and data are available at: http://www.cs.utoronto.ca/~juris/data/TWPPDC
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».