• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Workshop on Algorithms in Bioinformatics >Suboptimal Local Alignments Across Multiple Scoring Schemes
【24h】

Suboptimal Local Alignments Across Multiple Scoring Schemes

机译：跨多个评分方案的次优局部对齐

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Sequence alignment algorithms have a long standing tradition in bioinformatics. In this paper, we formulate an extension to existing local alignment algorithms: local alignments across multiple scoring functions. For this purpose, we use the Waterman-Eggert algorithm for suboptimal local alignments as template and introduce two new features therein: 1) an alignment of two strings over a set of score functions and 2) a switch cost function δ for penalizing jumps into a different scoring scheme within an alignment. Phylogenetic footprinting, as one potential application of this algorithm, was studied in greater detail. In this context, the right evolutionary distance and thus the scoring scheme is often not known a priori. We measured sensitivity and specificity on a test set of 21 human-rodent promoter pairs. Ultimately, we could attain a 4.5-fold enrichment of verified binding sites in our alignments.
机译：序列对准算法在生物信息学中具有长期存在的传统。在本文中，我们制定了现有的本地对齐算法的扩展：跨多个评分功能的本地对齐。为此目的，我们使用Waterman-Eggert算法作为模板的次优局部对齐，并在其中引入两个新功能：1）两个字符串在一组分数函数上对齐，2）交换成本函数Δ用于惩罚跳转到a对齐中的不同评分方案。作为这种算法的一个潜在应用，系统发育足迹是更详细的研究。在这种情况下，正确的进化距离以及评分方案通常不知道先验。我们在21种人啮齿动物启动子对的测试组上测量了敏感性和特异性。最终，我们可以在我们的对准中获得4.5倍的富集验证的绑定站点。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号