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Stochastic motif discovery method for protein and gene sequences

机译:蛋白质和基因序列的随机基序发现方法

摘要

PROBLEM TO BE SOLVED: To find a motif which can represent repetition positively with a probabilistic model in a short time when the motif is searched for from amino acid array data on protein and base array data on a gene. SOLUTION: A motif is generated with a pattern from given array data 10 (step 101), a parts matching the motif 11 is extracted as partial array data 12 from the array data 10 (step 102), and parts before and after the partial array data 12 are extended to generate new partial array data 13 (step 103). Then a motif 11 is generated with probability on the basis of the partial array data 13 by using a hidden Markov model (step 104). The steps 102 to 104 are repeated to find a probabilistic motif.
机译:要解决的问题:当从蛋白质的氨基酸阵列数据和基因的碱基阵列数据中搜索基序时,找到一种可以在短时间内用概率模型积极地代表重复的基序。解决方案:从给定的阵列数据10中产生带有图案的图案(步骤101),从阵列数据10中提取与图案11匹配的部分作为部分阵列数据12(步骤102),以及在部分阵列之前和之后的部分扩展数据12以产生新的部分阵列数据13(步骤103)。然后,通过使用隐藏的马尔可夫模型,基于部分阵列数据13以概率生成图案11(步骤104)。重复步骤102至104以找到概率基序。

著录项

  • 公开/公告号JP2907169B2

    专利类型

  • 公开/公告日1999-06-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NIPPON DENKI KK;

    申请/专利号JP19960349487

  • 发明设计人 KUROIWA YUKIKO;

    申请日1996-12-27

  • 分类号G06F17/30;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-22 02:31:25

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