ABSTRACT Computational genfyndssystem spelar en viktig roll för att hitta nya mänskliga gener, även om inga system ännu är tillräckligt exakta för att förutsäga alla eller till och med de flesta protein-kodning regioner perfekt. Ab initio program kan förstärkas av bevis såsom uttrycksdata eller proteinsekvens homologi, vilket förbättrar deras prestanda. Mängden sådana bevis fortsätter att växa, men beräkningsmetoder fortsätter att ha svårt att förutsäga gener när bevisen är motstridiga eller ofullständiga. Genomanmärkning pipelines samla en mängd olika typer av bevis om genstruktur och syntetisera resultaten, som sedan kan förfinas ytterligare genom manuell, expert kuration av genmodeller. Resultat: JIGSAW är ett nytt genfyndssystem utformat för att automatisera processen för att förutsäga genstrukturen från flera beviskällor, med resultat som ofta matchar prestanda hos mänskliga kuratorer. JIGSAW beräknar den relativa vikten av olika typer av bevis med hjälp av statistik från en utbildning uppsättning, och sedan kombinerar bevis med dynamisk programmering. Våra resultat visar att JIGSAWs prestanda är överlägsen ab initio genfyndsmetoder och andra pipelines som Ensembl. Även utan bevis från anpassning till kända gener, JIGSAW kan avsevärt förbättra genförutsägelse noggrannhet jämfört med befintliga metoder. Tillgänglighet: JIGSAW finns som ett programpaket med öppen källkod på
Till exempel för uppgiften att hitta genen JIGSAW systemet REF beräknar den relativa vikten av olika källor av bevis och sedan kombinerar viktade bevis för att producera mer exakta förutsägelser än antingen rörledning eller en källa system.
JIGSAW : integration of multiple sources of evidence for gene prediction
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}