人类基因组剪接位点预测的快速多吸引子细胞自动机与改进克隆分类器
摘要：生物信息学涵盖存储、分析和解释生物数据。对于细胞自动机等机器学习方法而言，大多数挑战在于提供与相应生物序列相对应的功能信息。在真核生物中，DNA被分为内含子和外显子。通过剪接过程，内含子将被去除以形成编码区域。通过识别剪接位点，我们可以轻松指定DNA序列的类别（供体/受体/无）。剪接位点在理解基因中起着重要作用。提出了一种能够处理模糊逻辑的细胞自动机类及修改的克隆算法，用于识别剪接位点。该分类器在Irvine灵长类剪接参考数据库上进行了测试，并与NNspIICE、GENIO、HSPL和SPIICE VIEW进行了比较。预测的准确性和效率表现非常有前景。
作者：Pokkuluri Kiran Sree, Inampudi Ramesh Babu, SSSN Usha Devi N
论文ID：1404.6020
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2014-04-25