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Quantifying optimal accuracy of local primary sequence bioinformatics methods

机译:量化本地一级序列生物信息学方法的最佳准确性

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摘要

Motivation: Traditional bioinformatics methods scan primary sequences for local patterns. It is important to assess how accurate local primary sequence methods can be. Results: We study the problem of donor pre-mRNA splice site recognition, where thesequence overlaps between real and decoy datasets can be quantified, exposing the intrinsic limitations of the performance of local primary sequence methods. We assess the accuracy of primary sequence methods generally by studying how they scale with dataset size and demonstrate that our new primary sequence ranking methods have superior performance.
机译:动机:传统的生物信息学方法扫描主要序列的局部模式。评估本地一级序列方法的精确度非常重要。结果:我们研究了供体前mRNA剪接位点识别的问题,在该问题中可以量化真实数据与诱饵数据集之间的重复序列,从而暴露了本地一级测序方法性能的内在局限性。我们通常通过研究一级序列方法与数据集大小的比例关系来评估一级序列方法的准确性,并证明我们的新一级序列排序方法具有出色的性能。

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