A profile-based deterministic sequential Monte Carlo algorithm for motif discovery

Kuo-Ching Liang Xiaodong Wang and Dimitris Anastassiou

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A profile-based deterministic sequential Monte Carlo algorithm for motif discovery

机译：基于轮廓的确定性顺序蒙特卡洛算法用于主题发现

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Motivation: Conserved motifs often represent biological significance, providing insight on biological aspects such as gene transcription regulation, biomolecular secondary structure, presence of non-coding RNAs and evolution history. With the increasing number of sequenced genomic data, faster and more accurate tools are needed to automate the process of motif discovery.

机译：动机：保守的基序通常代表生物学意义，提供生物学方面的见解，例如基因转录调控，生物分子二级结构，非编码RNA的存在和进化历史。随着测序基因组数据数量的增加，需要更快，更准确的工具来使基序发现过程自动化。

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来源
《Bioinformatics》 |2008年第1期|46-55|共10页
作者
Kuo-Ching Liang Xiaodong Wang and Dimitris Anastassiou;
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作者单位

Columbia University Department of Electrical Engineering New York NY 10025 USA;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
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正文语种 eng
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