Optimal DNA Signal Recognition Models with a Fixed Amount of Intrasignal Dependency
Optimal DNA Signal Recognition Models with a Fixed Amount of Intrasignal Dependency
复制标题
具有固定信号内依赖性的最佳 DNA 信号识别模型
DOI：
10.1007/978-3-540-39763-2_7
复制
发表时间：
2003
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
T. Vinař
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Broňa Brejová;Daniel G. Brown;T. Vinař
我们研究 DNA 信号的新概率模型。我们的模型允许多个不相邻位置之间的依赖关系，在生成模型中我们称之为高阶树。在我们的上下文中，计算最大似然模型相当于计算最小有向跨越超图，我们展示的问题是 NP 完全问题。相反，我们使用简单的贪婪启发法来计算好的模型。在实践中，与基于相邻位置的更多标准模型相比，使用我们的模型的优势是有限的。然而，在给定位置是信号的概率估计方面有显着的改进，这在概率基因发现的背景下非常有用。我们还表明，通过将基因结构中涉及的多个信号合并到我们框架中的复合信号模型中，几乎没有什么改进，尽管这再次可以更好地估计一个位点是受体位点信号的概率。
We study new probabilistic models for signals in DNA. Our models allow dependencies between multiple non-adjacent positions, in a generative model we call a higher-order tree. Computing the model of maximum likelihood is equivalent in our context to computing a minimum directed spanning hypergraph, a problem we show is NP-complete. We instead compute good models using simple greedy heuristics. In practice, the advantage of using our models over more standard models based on adjacent positions is modest. However, there is a notable improvement in the estimation of the probability that a given position is a signal, which is useful in the context of probabilistic gene finding. We also show that there is little improvement by incorporating multiple signals involved in gene structure into a composite signal model in our framework, though again this gives better estimation of the probability that a site is an acceptor site signal.
影响因子：
5.6
作者：
Burge, C;Karlin, S
通讯作者：
Karlin, S
影响因子：
14.9
作者：
Salzberg, SL;Delcher, AL;White, O
通讯作者：
White, O