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Oligo kernels for datamining on biological sequences: a case study on prokaryotic translation initiation sites

Meinicke, Peter und Tech, Maike und Morgenstern, Burkhard und Merkl, Rainer (2004) Oligo kernels for datamining on biological sequences: a case study on prokaryotic translation initiation sites. BMC Bioinformatics 5 (1), S. 169.

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Zusammenfassung

BACKGROUND: Kernel-based learning algorithms are among the most advanced machine learning methods and have been successfully applied to a variety of sequence classification tasks within the field of bioinformatics. Conventional kernels utilized so far do not provide an easy interpretation of the learnt representations in terms of positional and compositional variability of the underlying ...

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Bibliographische Daten exportieren



Dokumentenart:Artikel
Datum:2004
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Rainer Merkl
Identifikationsnummer:
WertTyp
15511290PubMed-ID
10.1186/1471-2105-5-169DOI
Klassifikation:
NotationArt
AlgorithmsMESH
Artificial IntelligenceMESH
Codon, Initiator/genetics*MESH
Computational Biology/methodsMESH
Computer GraphicsMESH
Databases, GeneticMESH
Escherichia coli K12/geneticsMESH
Genes, Bacterial/geneticsMESH
Models, Genetic*MESH
Prokaryotic Initiation Factors/genetics*MESH
Sequence Alignment/methodsMESH
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Zum Teil
Eingebracht am:16 Nov 2009 10:13
Zuletzt geändert:13 Mrz 2014 12:05
Dokumenten-ID:10919
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