Splice Form Prediction using Machine Learning

Rätsch, G; Sonnenburg, S; Srinivasan, J; Müller, K-R; Sommer, R; Schölkopf, B

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Splice Form Prediction using Machine Learning

MPG-Autoren

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Sommer, R
Department Integrative Evolutionary Biology, Max Planck Institute for Developmental Biology, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

https://ismb2006.cbi.cnptia.embrapa.br/plos/12_Ratsch_12_July.pdf
(Zusammenfassung)

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Zitation

Rätsch, G., Sonnenburg, S., Srinivasan, J., Müller, K.-R., Sommer, R., & Schölkopf, B. (2006). Splice Form Prediction using Machine Learning. Poster presented at 14th International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB 2006), Fortaleza, Brazil.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-7D3A-A

Zusammenfassung

Accurate ab initio gene finding is still a major challenge in computational biology. We employ cutting edge machine learning similar to Hidden-Markov-SVMs to assay and improve the accuracy of genome annotations. We applied our system on the C_elegans genome and were able to drastically improve its annotation.