Bakgrund: För splitter plats erkännande, måste man lösa två klassificeringsproblem: särskiljande sant från lockbete splitter platser för både acceptor och donator platser. Gensökningssystem förlitar sig vanligtvis på Markov Chains för att lösa dessa uppgifter. I detta arbete överväger vi Support Vector Machines för splitter platsigenkänning. Vi använder den så kallade viktade gradkärnan som visar sig vara väl lämpad för denna uppgift, som vi kommer att illustrera i flera experiment där vi jämför dess förutsägelsenoggrannhet med den för nyligen föreslagna system. Vi tillämpar vår metod på genom-omfattande erkännande av splitter platser i Caenorhabditis elegans, Drosophila melanogaster, Arabidopsis thaliana, Danio rerio, och Homo sapiens. Våra resultatuppskattningar visar att skarva platser kan kännas igen mycket exakt i dessa genom och att vår metod överträffar många andra metoder, inklusive Markov Chains, GeneSplicer och ScliceMachine. Vi tillhandahåller genom-omfattande förutsägelser av splitter platser och en fristående förutsägelse verktyg redo att användas för inkorporering i en gen finder. Tillgänglighet: Data, uppdelningar, ytterligare information om modellurvalet, hela genomets förutsägelser samt det fristående förutsägelseverktyget finns tillgängliga för nedladdning på http://www.fml.mpg.de/raetsch/projects/splice. från NIPS workshop om nya problem och metoder i beräkningsbiologi Whistler, Kanada.
Stöd vektor maskiner med viktad grad kärna har också applicerats på genom-omfattande förutsägelser av splitter platser REF.
Accurate splice site prediction using support vector machines
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}