Bayesian Unsupervised Learning of DNA Regulatory Binding Regions
المؤلفون المشاركون
Ekdahl, Magnus
Corander, Jukka
Koski, Timo
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-08-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
Identification of regulatory binding motifs, that is, short specific words, within DNA sequences is a commonly occurring problem in computational bioinformatics.
A wide variety of probabilistic approaches have been proposed in the literature to either scan for previously known motif types or to attempt de novo identification of a fixed number (typically one) of putative motifs.
Most approaches assume the existence of reliable biodatabase information to build probabilistic a priori description of the motif classes.
Examples of attempts to do probabilistic unsupervised learning about the number of putative de novo motif types and their positions within a set of DNA sequences are very rare in the literature.
Here we show how such a learning problem can be formulated using a Bayesian model that targets to simultaneously maximize the marginal likelihood of sequence data arising under multiple motif types as well as under the background DNA model, which equals a variable length Markov chain.
It is demonstrated how the adopted Bayesian modelling strategy combined with recently introduced nonstandard stochastic computation tools yields a more tractable learning procedure than is possible with the standard Monte Carlo approaches.
Improvements and extensions of the proposed approach are also discussed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Corander, Jukka& Ekdahl, Magnus& Koski, Timo. 2009. Bayesian Unsupervised Learning of DNA Regulatory Binding Regions. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455638
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Corander, Jukka…[et al.]. Bayesian Unsupervised Learning of DNA Regulatory Binding Regions. Advances in Artificial Intelligence No. 2009 (2009), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455638
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Corander, Jukka& Ekdahl, Magnus& Koski, Timo. Bayesian Unsupervised Learning of DNA Regulatory Binding Regions. Advances in Artificial Intelligence. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-455638
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-455638
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر