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Motif kernel generated by genetic programming improves remote homology and fold detection

机译:通过遗传编程生成的母题内核改善了远程同源性和折叠检测

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摘要

BackgroundProtein remote homology detection is a central problem in computational biology. Most recent methods train support vector machines to discriminate between related and unrelated sequences and these studies have introduced several types of kernels. One successful approach is to base a kernel on shared occurrences of discrete sequence motifs. Still, many protein sequences fail to be classified correctly for a lack of a suitable set of motifs for these sequences.
机译:背景蛋白远程同源性检测是计算生物学中的中心问题。最新的方法训练支持向量机来区分相关序列和无关序列,这些研究引入了几种类型的内核。一种成功的方法是基于离散序列基元的共享出现来建立内核。但是,由于缺少适合这些序列的一组基序,许多蛋白质序列仍无法正确分类。

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