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KIRMES: kernel-based identification of regulatory modules in euchromatic sequences

机译:KIRMES:常染色体序列中基于核的调节模块识别

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摘要

Motivation: Understanding transcriptional regulation is one of the main challenges in computational biology. An important problem is the identification of transcription factor (TF) binding sites in promoter regions of potential TF target genes. It is typically approached by position weight matrix-based motif identification algorithms using Gibbs sampling, or heuristics to extend seed oligos. Such algorithms succeed in identifying single, relatively well-conserved binding sites, but tend to fail when it comes to the identification of combinations of several degenerate binding sites, as those often found in cis-regulatory modules.
机译:动机:了解转录调控是计算生物学的主要挑战之一。一个重要的问题是在潜在的TF靶基因的启动子区域中识别转录因子(TF)结合位点。通常通过使用Gibbs采样或启发式方法扩展种子寡核苷酸的基于位置权重矩阵的基元识别算法来实现。这样的算法成功地识别了单个的,相对保守的结合位点,但是当鉴定几个简并的结合位点的组合时往往会失败,就像在顺式调控模块中经常发现的那样。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2009年第16期|p.2126-2133|共8页
  • 作者单位

    1Friedrich Miescher Laboratory of the Max Planck Society, and 2Max Planck Institute for Developmental Biology, Tübingen, 3Department of Stem Cell Biology, University of Heidelberg and 4Wilhelm Schickard Institute for Computer Science, University of Tübingen, Germany;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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