Identification of functional sequences using associative memories.
The identification and discrimination of functional sequences or mutations is very helpful in the medical area. Promoter and splice-junction identification, gene finding, DNA or Aminoacid database searching are some examples. Pattern recognition algorithms are candidates to perform this tasks. In th...
| Publicado en: | Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica Vol. 32; no. 2; pp. 109 - 119 |
|---|---|
| Autores principales: | , , |
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C.
dic2011
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | Ver este registro en EBSCOhost |
| fields | @attributes: recordID: 1 pdfLink: plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=lth&AN=88950423&site=ehost-live header: @attributes: shortDbName: lth uiTerm: 88950423 longDbName: MedicLatina uiTag: AN controlInfo: bkinfo: jinfo: jid: 01889532 7L3 jtl: Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica issn: 01889532 maglogo: N pubinfo: dt: dic2011 vid: 32 iid: 2 pid: 20850 pub: Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. artinfo: ui: 88950423 ppf: 109 ppct: 10 formats: fmt: @attributes: type: P size: 441KB tig: atl: Identification of functional sequences using associative memories. aug: au: Román-Godínez, I. Garibay-Orijel, C. Yáñez-Márquez, C. affil: Laboratorio de Redes Neuronales y Computo no Convencional, Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, México, D.F. Laboratorio de Bioingeniería, Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología, Instituto Politécnico Nacional, México, D.F. su: Pattern perception Nucleotide sequence Bioinformatics Promoters (Genetics) DNA sug: subj: Pattern perception Nucleotide sequence Bioinformatics Promoters (Genetics) DNA keyword: aminoacid sequences retrieval associative memories bioinformatics biomedical DNA sequence retrieval Promoters Variovorax paradoxus bioinformática memorias asociativas Promotores recuperación de secuencias de ADN recuperación de secuencias de aminoácidos Variovorax paradoxus ab: The identification and discrimination of functional sequences or mutations is very helpful in the medical area. Promoter and splice-junction identification, gene finding, DNA or Aminoacid database searching are some examples. Pattern recognition algorithms are candidates to perform this tasks. In this work we present a model, based on AlphaBeta associative memory and NeedlemanWunsch algorithm, to correctly recall altered version of learning patterns with one or more of the following modifications: insertions, deletions, and mutations, very common alterations in DNA and Aminoacid sequences. Moreover, this model preserve one of the most important advantages in associative memories, the correct recall of the fundamental set. To test the performance of the algorithm on bioinformatics and biomedical applications, the model presented here was tested using two datasets; one from the UCI repository; refered to promoter identification and the second one to using the genome of the Variovorax paradoxus organism obtained from the NCBI repository. La identificación y discriminación de secuencias funcionales son de mucha ayuda en la investigación en el área biomédica. Identificación de promotores, identificación de zonas de empalme, búsqueda de genes y búsqueda de secuencias de ADN y aminoácidos en bases de datos son algunos ejemplos de aplicaciones en dicha área de investigación. Dada la naturaleza del problema, los algoritmos de reconocimiento de patrones son candidatos naturales para llevar a cabo las tareas antes mencionadas. En el presente trabajo se propone un nuevo modelo de memorias asociativas Alfa-Beta, basadas en el modelo original de memorias y el algoritmo global de alineamiento de secuencias desarrollado por Needleman-Wunsch, que permiten la recuperación de patrones alterados con respecto de los patrones de aprendizaje con alguna de las siguientes alteraciones: mutaciones, inserciones y borrados; alteraciones comunes en secuencias de DNA y aminoácidos. El presente modelo preserva una de las más importantes ventajas en memorias asociativas, la recuperación completa del conjunto fundamental. Para probar el desempeño del modelo en aplicaciones tanto de bioinformática como biomédica, se utilizaron dos bases de datos; una obtenida del repositorio de la Universidad de California en Irvine; sobre secuencias que contienen promotores y la segunda del genoma del organismo Variovorax paradoxus obtenida del repositorio de la NCBI. pubtype: Academic Journal doctype: Article src: R language: English refInfo: copyright: @attributes: flag: Y custom: Copyright of Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica is the property of Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. item: Revista Mexicana de Ingeniería Biomédica holder: Sociedad Mexicana de Ingenieria Biomedica, A.C. dt: @attributes: year: 2011 holdings: @attributes: islocal: N |
|---|