biomvRhsmm : Genomic Segmentation with Hidden Semi-Markov Model
المؤلفون المشاركون
Du, Yang
Ponsuksili, Siriluck
Wimmers, Klaus
Murani, Eduard
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
High-throughput technologies like tiling array and next-generation sequencing (NGS) generate continuous homogeneous segments or signal peaks in the genome that represent transcripts and transcript variants (transcript mapping and quantification), regions of deletion and amplification (copy number variation), or regions characterized by particular common features like chromatin state or DNA methylation ratio (epigenetic modifications).
However, the volume and output of data produced by these technologies present challenges in analysis.
Here, a hidden semi-Markov model (HSMM) is implemented and tailored to handle multiple genomic profile, to better facilitate genome annotation by assisting in the detection of transcripts, regulatory regions, and copy number variation by holistic microarray or NGS.
With support for various data distributions, instead of limiting itself to one specific application, the proposed hidden semi-Markov model is designed to allow modeling options to accommodate different types of genomic data and to serve as a general segmentation engine.
By incorporating genomic positions into the sojourn distribution of HSMM, with optional prior learning using annotation or previous studies, the modeling output is more biologically sensible.
The proposed model has been compared with several other state-of-the-art segmentation models through simulation benchmarking, which shows that our efficient implementation achieves comparable or better sensitivity and specificity in genomic segmentation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Du, Yang& Murani, Eduard& Ponsuksili, Siriluck& Wimmers, Klaus. 2014. biomvRhsmm : Genomic Segmentation with Hidden Semi-Markov Model. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507388
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Du, Yang…[et al.]. biomvRhsmm : Genomic Segmentation with Hidden Semi-Markov Model. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507388
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Du, Yang& Murani, Eduard& Ponsuksili, Siriluck& Wimmers, Klaus. biomvRhsmm : Genomic Segmentation with Hidden Semi-Markov Model. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507388
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-507388
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