کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4759239 | 1421119 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Discriminating coding from non-coding regions based on codon structure and methylation-mediated substitution: An application in rice and cattle
ترجمه فارسی عنوان
رمزگذاری تبعیض آمیز از مناطق غیر کدگذاری براساس ساختار کدون و جایگزینی متمرکز شده با متیلاسیون: کاربرد در برنج و گاو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ACCPOPITNRAUC-ROCQDAROCDMITAI - ORLinear discriminant analysis - تجزیه و تحلیل خطی خطیQuadratic discriminant analysis - تجزیه و تحلیل متقارنLDA - تخصیص پنهان دیریکلهcoding sequence - توالی کدگذاریRandom forest - جنگلهای تصادفی یا جنگلهای تصمیم تصادفیAccuracy - دقتTPR - روش پاسخ فیزیکیDNA methylation - متیلاسیون DNAtrue positive - مثبت واقعیfalse positive - مثبت کاذبarea under roc curve - منطقه تحت منحنی rocfalse negative - منفی اشتباهtrue negative - منفی واقعیTrue positive rate - نرخ واقعی مثبتTrue negative rate - نرخ واقعی منحصر به فردCdS - کادمیم سولفید، سولفید کادمیمCoding region - کدگذاری منطقه
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Coding regions are the fragments of DNA sequence that codes for protein through the process of transcription and translation respectively. On the other hand, the non coding regions do not give rise to any protein. Discrimination of coding regions from the non coding regions is essential for genome annotation. In this study, an attempt has been made to develop a random forest based computational approach for discriminating coding regions (CDS) from non-coding regions (introns). The features based on codon structure and methylation mediated substitutions were used in this approach. The developed approach achieved high classification accuracy, while tested on two agriculturally important species i.e., rice and cattle. The proposed approach is believed to complement the other prediction methods. Based on the proposed approach, an online prediction server 'DCDNC' has also been developed for easy prediction by the users. The prediction server is freely available at http://cabgrid.res.in:8080/DCDNC.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 129, 1 November 2016, Pages 66-73
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 129, 1 November 2016, Pages 66-73
نویسندگان
Prabina Kumar Meher, Tanmaya Kumar Sahu, A.R. Rao, S.D. Wahi,