Genome wide prediction of HNF4alpha functional binding sites by the use of local and global sequence context.
Genome wide prediction of HNF4alpha functional binding sites by the use of local and global sequence context.
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DOI：
10.1186/gb-2008-9-2-r36
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Borlak, Juergen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kel, Alexander E.;Niehof, Monika;Matys, Volker;Zemlin, Ruediger;Borlak, Juergen
机器学习算法的应用使得能够预测人类基因组中转录因子结合位点的功能上下文。我们报告了一种机器学习算法的应用，该算法能够预测人类基因组中转录因子结合位点的功能上下文。我们证明，我们的方法可以从头识别肝核因子4α结合部位，并显著提高对忠实的HNF4α靶标的整体识别。当应用于已发表的发现时，发现了史无前例的大量假阳性。这项技术可以应用于任何转录因子。
An application of machine learning algorithms enables prediction of the functional context of transcription factor binding sites in the human genome. We report an application of machine learning algorithms that enables prediction of the functional context of transcription factor binding sites in the human genome. We demonstrate that our method allowed de novo identification of hepatic nuclear factor (HNF)4α binding sites and significantly improved an overall recognition of faithful HNF4α targets. When applied to published findings, an unprecedented high number of false positives were identified. The technique can be applied to any transcription factor.
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