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Promoter prediction in E. coli based on SIDD profiles and Artificial Neural Networks

机译:基于SIDD配置文件和人工神经网络的大肠杆菌启动子预测

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摘要

BackgroundOne of the major challenges in biology is the correct identification of promoter regions. Computational methods based on motif searching have been the traditional approach taken. Recent studies have shown that DNA structural properties, such as curvature, stacking energy, and stress-induced duplex destabilization (SIDD) are useful in promoter prediction, as well. In this paper, the currently used SIDD energy threshold method is compared to the proposed artificial neural network (ANN) approach for finding promoters based on SIDD profile data.
机译:背景技术生物学中的主要挑战之一是正确鉴定启动子区域。基于主题搜索的计算方法已成为传统的方法。最近的研究表明,DNA结构特性(例如曲率,堆积能和应力诱导的双链不稳定(SIDD))也可用于启动子预测。在本文中,将当前使用的SIDD能量阈值方法与拟议的人工神经网络(ANN)方法相比较,该方法基于SIDD轮廓数据查找启动子。

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