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  Engineering Support Vector Machine Kernels That Recognize Translation Initiation Sites

Zien, A., Rätsch, G., Mika S, Schölkopf, B., Lemmen C, Smola A, Lengauer, T., & Müller, K.-R. (1999). Engineering Support Vector Machine Kernels That Recognize Translation Initiation Sites. Talk presented at German Conference on Bioinformatics (GCB‘99). Heidelberg, Germany.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zien, A1, Autor           
Rätsch, G1, Autor           
Mika S, Schölkopf, B1, Autor           
Lemmen C, Smola A, Lengauer, T, Autor
Müller, K-R1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In order to extract protein sequences from nucleotide sequences, it is an important step to recognize points from which regions encoding pro� teins start, the so�called translation initiation sites (TIS). This can be modeled as a classification prob� lem. We demonstrate the power of support vector machines (SVMs) for this task, and show how to suc� cessfully incorporate biological prior knowledge by engineering an appropriate kernel function.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1999-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.bioinfo.de/isb/gcb99/talks/zien/
BibTex Citekey: 5046
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: German Conference on Bioinformatics (GCB‘99)
Veranstaltungsort: Heidelberg, Germany
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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