Algorithms that organisms search genes de novo

生物体从头搜索基因的算法

• 批准号: 18H03335
• 负责人: Yada Tetsushi
• 金额: $ 10.98万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18H03335/
• 关键词: 遺伝子のde novo誕生; 生物の遺伝子探索アルゴリズム; バイオインフォマティクス解析

项目成果

A putative scenario of how de novo protein-coding genes originate in the Saccharomyces cerevisiae lineage

• DOI: 10.1186/s12864-024-10669-5
• 发表时间: 2024-09-05
• 期刊: BMC GENOMICS
• 影响因子: 4.4
• 作者: Yada，Tetsushi;Taniguchi，Takeaki
• 通讯作者: Taniguchi，Takeaki

Does existance of intron increase birth rate of de novo gene?

内含子的存在会增加de novo基因的出生率吗？

• 发表时间: 2019
• 作者: Keisuke Ando;Tetsushi Yada
• 通讯作者: Tetsushi Yada

低次のk-merの出現頻度を用いてRNA配列中のコーディングsmORFを発見する

使用低阶 k 聚体频率发现 RNA 序列中的编码 smORF

• 发表时间: 2021
• 作者: 矢田哲士;佐藤巽
• 通讯作者: 佐藤巽

Genome sequence alignment

基因组序列比对

• 发表时间: 2019
• 期刊: Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology (Gaeta B, Nakai K, ed.)
• 作者: Yada T

Prediction of human protein-coding smORFs using k-mer based machine learning

使用基于 k-mer 的机器学习预测人类蛋白质编码 smORF

• 发表时间: 2021
• 作者: Sato T;Yada T
• 通讯作者: Yada T