首页> 外文期刊>Bioinformatics >Promoter analysis and prediction in the human genome using sequence-based deep learning models
【24h】

Promoter analysis and prediction in the human genome using sequence-based deep learning models

机译:基于序列的深度学习模型的人类基因组启动子分析与预测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       

摘要

Motivation: Computational identification of promoters is notoriously difficult as human genes often have unique promoter sequences that provide regulation of transcription and interaction with transcription initiation complex. While there are many attempts to develop computational promoter identification methods, we have no reliable tool to analyze long genomic sequences.
机译:动机:启动子的计算鉴定是众所周知的,因为人类基因通常具有独特的启动子序列,其提供转录的调节和与转录起始复合物的相互作用。 虽然有许多尝试开发计算推动者识别方法,但我们没有可靠的工具来分析长基因组序列。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2019年第16期|共8页
  • 作者单位

    King Abdullah Univ Sci &

    Technol Computat Biosci Res Ctr Comp Elect &

    Math Sci &

    Engn Div Thuwal 239556900 Saudi Arabia;

    King Abdullah Univ Sci &

    Technol Computat Biosci Res Ctr Comp Elect &

    Math Sci &

    Engn Div Thuwal 239556900 Saudi Arabia;

    King Abdullah Univ Sci &

    Technol Computat Biosci Res Ctr Comp Elect &

    Math Sci &

    Engn Div Thuwal 239556900 Saudi Arabia;

    King Abdullah Univ Sci &

    Technol Computat Biosci Res Ctr Comp Elect &

    Math Sci &

    Engn Div Thuwal 239556900 Saudi Arabia;

    Inst Cytol &

    Genet SB RAS Dept Cell Biol Novosibirsk 630090 Russia;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物工程学(生物技术);
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号