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Analysis of Data Complexity in Human DNA for Gene-Containing Zone Prediction†

机译：人类DNA中数据的复杂性分析，以预测基因所在区域†

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This study delves further into the analysis of genomic data by computing a variety of complexity measures. We analyze the effect of window size and evaluate the precision and recall of the prediction of gene zones, aided with a much larger dataset (full chromosomes). A technique based on the separation of two cases (gene-containing and non-gene-containing) has been developed as a basic gene predictor for automated DNA analysis. This predictor was tested on various sequences of human DNA obtained from public databases, in a set of three experiments. The first one covers window size and other parameters; the second one corresponds to an analysis of a full human chromosome (198 million nucleic acids); and the last one tests subject variability (with five different individual subjects). All three experiments have high-quality results, in terms of recall and precision, thus indicating the effectiveness of the predictor.
机译：这项研究通过计算各种复杂性指标来进一步研究基因组数据。我们借助更大的数据集（完整染色体）来分析窗口大小的影响，并评估基因区域预测的准确性和召回率。已经开发了基于两种情况（含基因和不含基因）分离的技术，作为自动DNA分析的基本基因预测因子。在一组三个实验中，对从公共数据库获得的人类DNA的各种序列进行了测试，测试了该预测因子。第一个覆盖窗口大小和其他参数;第二个对应于完整人类染色体（1.98亿个核酸）的分析;最后一个测试对象的变异性（五个不同的单个对象）。在召回率和准确性方面，所有三个实验均具有高质量的结果，从而表明了预测器的有效性。

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