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首页> 外文期刊>Journal of Bioinformatics and Computational Biology >An efficient method for significant motifs discovery from multiple DNA sequences
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An efficient method for significant motifs discovery from multiple DNA sequences

机译：来自多个DNA序列的重要基色序列的有效方法

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Identification of transcription factor binding sites or biological motifs is an important step in deciphering the mechanisms of gene regulation. It is a classic problem that has eluded a satisfactory and efficient solution. In this paper, we devise a three-phase algorithm to mine for biologically significant motifs. In the first phase, we generate all the possible string motifs, this phase is followed by a filtering process where we discard all motifs that do not meet the constraints. And in the final phase, motifs are scored and ranked using a combination of stochastic techniques and p-value. We show that our method outperforms some very well-known motif discovery tools, e.g. MEME and Weeder on well-established benchmark data suites. We also apply the algorithm on the non-coding regions of M. tuberculosis and report significant motifs of size 10 with excellent p-values in a fraction of the time MEME and MoSDi did. In fact, among the best 10 motifs (p-value wise) in the non-coding regions of M. tuberculosis reported by the tools MEME, MoSDi and ours, five were discovered by our approach which included the third and the fourth best ones. All this in 1/17 and 1/6 the time which MEME and MoSDi (respectively) took.
机译：转录因子结合位点或生物学基质的鉴定是解读基因调控机制的重要步骤。这是一个经典的问题，既又有了令人满意和有效的解决方案。在本文中，我们将三相算法设计为正在进行的生物学显着的主题。在第一阶段，我们生成所有可能的字符串图案，此阶段后跟一个过滤过程，我们丢弃了不符合约束的所有图案。在最终阶段，使用随机技术和P值的组合进行划分和排序。我们表明我们的方法优于一些非常着名的主题发现工具，例如，成熟的基准数据套件上的MEME和WEEDER。我们还将算法应用于M.结核病的非编码区域，并在时间和MOSDI的一小部分中报告大小10的大小尺寸10的主题。事实上，在由工具MEME，MOSDI和我们的工具MEME的非编码区的最佳10个主题（p价值明智）中，我们的方法发现了五个，其中包括第三和第四个最佳的方法。所有这一切都在1/17和1/6中，MEME和MOSDI（分别）所采取的时间。

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