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【2h】

Protein Coding Sequence Identification by Simultaneously Characterizing the Periodic and Random Features of DNA Sequences

机译：同时表征蛋白质编码序列 DNA序列的周期性和随机特征

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摘要

Most codon indices used today are based on highly biased nonrandom usage of codons in coding regions. The background of a coding or noncoding DNA sequence, however, is fairly random, and can be characterized as a random fractal. When a gene-finding algorithm incorporates multiple sources of information about coding regions, it becomes more successful. It is thus highly desirable to develop new and efficient codon indices by simultaneously characterizing the fractal and periodic features of a DNA sequence. In this paper, we describe a novel way of achieving this goal. The efficiency of the new codon index is evaluated by studying all of the 16 yeast chromosomes. In particular, we show that the method automatically and correctly identifies which of the three reading frames is the one that contains a gene.
机译：当今使用的大多数密码子索引都是基于编码区域中密码子的高度偏向非随机使用。但是，编码或非编码DNA序列的背景是相当随机的，可以表征为随机分形。当基因发现算法结合了有关编码区域的多种信息源时，它会变得更加成功。因此，非常希望通过同时表征DNA序列的分形和周期性特征来开发新的有效密码子指数。在本文中，我们描述了一种实现此目标的新颖方法。通过研究所有16个酵母染色体来评估新密码子指数的效率。特别是，我们证明了该方法可以自动，正确地识别三个阅读框中的哪个是包含基因的阅读框。

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