首页> 外文会议>Pacific Symposium on Biocomputing >DISCOVERING MOTIFS WITH TRANSCRIPTION FACTOR DOMAIN KNOWLEDGE
【24h】

DISCOVERING MOTIFS WITH TRANSCRIPTION FACTOR DOMAIN KNOWLEDGE

机译:用转录因子域知识发现图案

获取原文

摘要

We introduce a new motif-discovery algorithm, DIMDom, which exploits two additional kinds of information not commonly exploited: (a) the characteristic pattern of binding site classes, where class is determined based on biological information about transcription factor domains and (b) posterior probabilities of these classes. We compared the performance of DIMDom with MEME on all the transcription factors of Drosophila with at least one known binding site in the TRANS FAC database and found that DOMDom outperformed MEME with 2.5 times the number of successes and 1.5 times in the accuracy in finding binding sties and motifs.
机译:我们介绍了一种新的主​​题发现算法,它利用了两种不公布的其他信息:(a)绑定站点类的特征模式,基于关于转录因子域和(b)后的生物学信息来确定类别的类别这些课程的概率。将DIFM与MEME的性能进行了比较了Drosophila的所有转录因子与反式FAS数据库中的至少一个已知的结合位点进行了比较,发现Domdom在寻找装订阶层的成功次数和1.5倍的情况下表现优于2.5倍的模拟。和主题。

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