Vi föreslår en metod för att förutsäga skarvar grafer som förbättrar kurerade genmodeller med hjälp av bevis från RNA-Seq och EST-anpassningar. Resultat som erhållits med hjälp av RNA-Seq experiment i Arabidopsis thaliana visar att förutsägelser gjorda av vår ScliceGrapher metod är mer överensstämmande med aktuella genmodeller än förutsägelser gjorda av TAU och Cufflinks. Dessutom visar analys av växt- och humandata att den maskininlärningsmetod som används av ScliceGrapher är användbar för att särskilja mellan verkliga och falska splitter platser, och kan förbättra tillförlitligheten av detektion av alternativ splitting. SpliceGrapher finns tillgänglig för nedladdning på http://SpliceGrapher.sf.net.
För uppgiften gen annotation, REF utvecklat SpliceGrapher, som konstruerar sclice grafer från RNA-Seq och EST data.
SpliceGrapher: detecting patterns of alternative splicing from RNA-Seq data in the context of gene models and EST data
{'venue': 'Genome Biology', 'journal': 'Genome Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}