GeneMark.hmm: new solutions for gene finding

doi:10.1093/nar/26.4.1107

比较研究

.1998年2月15日；26(4):1107-15.

doi:10.1093/nar/26.41107。

GeneMark.hmm：基因发现的新解决方案

A V卢卡申¹, M博罗多夫斯基

附属公司

PMID： 9461475
PMCID公司：项目经理147337
内政部： 10.1093/nar/26.41107

比较研究

GeneMark.hmm：基因发现的新解决方案

A V卢卡申等。核酸研究. 1998.

.1998年2月15日；26(4):1107-15.

doi:10.1093/nar/26.41107。

作者

A V卢卡申¹, M博罗多夫斯基

附属

¹佐治亚理工学院生物学院、生物与数学学院，美国佐治亚州亚特兰大，邮编：30332-0230。

PMID： 9461475
PMCID公司：项目经理147337
内政部： 10.1093/nar/26.41107

摘要

完全测序的细菌基因组数量一直在快速增长。有一些计算机方法可以用来寻找基因，但还需要更准确的算法。这里提出的GeneMark.hmm算法是为了提高基因预测质量，从而找到准确的基因边界。其想法是将GeneMark模型嵌入到自然衍生的隐马尔可夫模型框架中，并将基因边界建模为隐藏状态之间的转换。我们还使用特别衍生的核糖体结合位点模式来完善翻译起始密码子的预测。该算法在包括10个完整细菌基因组的多个测试集上进行了评估。结果表明，新算法在准确的基因预测方面明显优于GeneMark。有趣的是，即使在使用零阶、一阶和二阶马尔可夫模型的情况下，也观察到了较高的基因发现准确性。我们对假阳性和假阴性预测进行了分析，并警告说，如果将公共数据库注释用作控件，则这些类别不会被精确定义。

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