VOTING ALGORITHMS FOR THE MOTIF FINDING PROBLEM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Finding motifs in many sequences is an important problem in computational biology, especially in identification of regulatory motifs in DNA sequences. Let c be a motif sequence. Given a set of sequences, each is planted with a mutated version of c at an unknown position, the motif finding problem is to find these planted motifs and the original c. In this paper, we study the VM model of the planted motif problem, which is proposed by Pevzner and Sze. We give a simple Selecting One Voting algorithm and a more powerful Selecting k Voting algorithm. When the length of motif and the number of input sequences are large enough, we prove that the two algorithms can find the unknown motif consensus with high probability. In the proof, we show why a large number of input sequences is so important for finding motifs, which is believed by most researchers. Experimental results on simulated data also support the claim. Selecting k Voting algorithm is powerful, but computational intensive. To speed up the algorithm, we propose a progressive filtering algorithm, which improves the running time significantly and has good accuracy in finding motifs. Our experimental results show that Selecting k Voting algorithm with progressive filtering performs very well in practice and it outperforms some best known algorithms. AVAILABILITY: The software is available upon request.
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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 découle