Bland de största resurserna för biologiska sekvensdata finns den stora mängden uttryckta sekvenstaggar (EST) som finns i offentliga och äganderättsligt skyddade databaser. EST ger information om utskrifter, men av tekniska skäl innehåller de ofta sekvenseringsfel. Vid beräkning av EST-sekvenser måste man därför ta hänsyn till sådana fel. Tidigare försök att modellera fel benägna kodning regioner har visat bra prestanda i att upptäcka och förutsäga dessa samtidigt korrigera sekvensering fel med codon användningsfrekvenser. I den forskning som presenteras här, förbättrar vi upptäckten av översättning starta och stoppa webbplatser genom att integrera en mer komplex mRNA modell med codon användning partisk felkorrigering i en dold Markov modell (HMM), vilket generaliserar denna felkorrigering till mer komplexa HMMs. Vi visar att vår metod upprätthåller prestandan när det gäller att upptäcka kodsekvenser.
DNA-sekvensfelen var modellerade i REF där författarna förbättrade upptäckten av översättningsstart och stopp platser, och därmed platsen för kodning regioner.
Modeling sequencing errors by combining Hidden Markov models
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}