A Hierarchical HMM Implementation for Vertebrate Gene Splice Site Prediction
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
With the current volume of genomic information available, and the rate at which new data is being accumulated, there is a tremendous need for tools to effectively manage the information. It is here that bioinformatics attempts to begin solving problems. \nA common scenario occurs when a newly sequenced piece of genomic data is produced. There are several questions that are often asked about this piece of data. Is it similar to an existing piece of data? What are the coding regions of the sequence? The first question can be answered using a tool called BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) which is capable of finding homologies to existing sequences. It is the latter question that we attempt to solve in this endeavor. \nIn a sequence of genomic data, a gene occurs as a band of alternating introns (noncoding) and exons (coding). At first the entire sequence is transcribed, but the non-coding regions are subsequently spliced out. The start of an intron is marked with a sequence of nucleotides called a donor site, and the end is marked with an acceptor site. The donor and acceptor sites are used mechanistically in the removal of the intron. What is left after the splicing is the raw coding sequences that will be used to build up the proteins. \nBy first identifying the donor and acceptor regions of a sequence, it is then known which regions will be spliced out of the transcribed sequence. We attempt to solve the problem by creating a tool that will predict the locations of these donors, acceptors and subsequent exon regions in a raw genomic sequence. \nDue to the transcriptional machinery, the donor and acceptor sites in a genomic sequence has stochastic signals or patterns which can be utilized for recognition. Similarly, exons or gene encoding areas also exhibit faint patterns which can be exploited for recognition.
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.
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) | 0,031 | 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