BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Soja.
Data corrente:  30/05/2016
Data da última atualização:  26/07/2017
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  LOPES, I. de O. N.; SCHLIEP, A.; CARVALHO, A. P. de L. F. de.
Afiliação:  IVANI DE OLIVEIRA NEGRAO LOPES, CNPSO; ALEXANDER SCHLIEP, Rutgers University, USA; ANDRÉ P. DE L. F. de CARVALHO, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, São Carlos.
Título:  Automatic learning of pre-miRNAs from different species.
Ano de publicação:  2016
Fonte/Imprenta:  BMC Bioinformatics, v. 17, n. 224, 18 p., 2016.
ISSN:  1471-2105
DOI:  10.1186/s12859-016-1036-3
Idioma:  Português
Conteúdo:  Discovery of microRNAs (miRNAs) relies on predictive models for characteristic features from miRNA precursors (pre-miRNAs). The short length of miRNA genes and the lack of pronounced sequence features complicate this task. To accommodate the peculiarities of plant and animal miRNAs systems, tools for both systems have evolved differently. However, these tools are biased towards the species for which they were primarily developed and, consequently, their predictive performance on data sets from other species of the same kingdom might be lower. While these biases are intrinsic to the species, their characterization can lead to computational approaches capable of diminishing their negative effect on the accuracy of pre-miRNAs predictive models. We investigate in this study how 45 predictive models induced for data sets from 45 species, distributed in eight subphyla/classes, perform when applied to a species different from the species used in its induction. Results: Our computational experiments show that the separability of pre-miRNAs and pseudo pre-miRNAs instances is species-dependent and no feature set performs well for all species, even within the same subphylum/class. Mitigating this species dependency, we show that an ensemble of classifiers reduced the classification errors for all 45 species. As the ensemble members were obtained using meaningful, and yet computationally viable feature sets, the ensembles also have a lower computational cost than individual classifiers ... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Bioinformática.
Thesagro:  Automação; Biologia.
Thesaurus Nal:  Bioinformatics; Biological Sciences.
Categoria do assunto:  S Ciências Biológicas
URL:  https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/1045860/1/AutomaticlearningofpremiRNAsfromdifferentspecies.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Soja (CNPSO)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPSO36779 - 1UPCAP - DD
Voltar






Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Pantanal.
Data corrente:  13/12/2010
Data da última atualização:  14/12/2010
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  COSTA, R. M. R. DA.; SILVA, S. E. DA.; MATEUS, L. A. DE F.; CATELLA, A. C.
Afiliação:  ROSA MARIA RODRIGUES DA COSTA, UFMT; SAMUEL ELIAS DA SILVA, UFMT; LÚCIA APARECIDA DE FÁTIMA MATEUS, UFMT; AGOSTINHO CARLOS CATELLA, CPAP.
Título:  Censo estrutural da pesca na Bacia do Alto Paraguai estado de Mato Grosso.
Ano de publicação:  2010
Fonte/Imprenta:  SIMPÓSIO SOBRE RECURSOS NATURAIS E SOCIOECONÔMICOS DO PANTANAL, 5., 2010, Corumbá, MS. Anais... Corumbá: Embrapa Pantanal: UFMS; Campinas: ICS do Brasil, 2010. 1 CD-ROM SIMPAN 2010.
Páginas:  Não Paginado
Idioma:  Português
Palavras-Chave:  Bacia do Alto Paraguai.
Thesagro:  Censo; Pesca.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/869528/1/013R.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Pantanal (CPAP)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CPAP57654 - 1UPCRA - PPSP1730917309
Fechar
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional