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De novo computational prediction of non-coding RNA genes in prokaryotic genomes

机译:从头计算预测原核基因组中非编码RNA基因

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摘要

Motivation: The computational identification of non-coding RNA (ncRNA) genes represents one of the most important and challenging problems in computational biology. Existing methods for ncRNA gene prediction rely mostly on homology information, thus limiting their applications to ncRNA genes with known homologues.
机译:动机:非编码RNA(ncRNA)基因的计算鉴定是计算生物学中最重要和最具挑战性的问题之一。现有的用于ncRNA基因预测的方法主要依赖于同源性信息,因此将其应用限于具有已知同源物的ncRNA基因。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2009年第22期|p.2897-2905|共9页
  • 作者单位

    1School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, 2Computational Systems Biology Laboratory, Department of Biochemistry and Molecular Biology, Institute of Bioinformatics and BioEnergy Science Center (BESC), 3Department of Genetics, University of Georgia, Athens, GA, USA and 4College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun, China;

  • 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
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