Motif识别算法简介及软件性能研究

• 作者: 朱骥 杨华 牛北方 迟学斌 郎显宇 陆忠华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: Motif Wordup MM Gibbs采样
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.10.024

摘要

Motif在转录和后转录水平的基因表达调控中起着重要的作用.目前,识别Motif的算法和相应的软件已有不少,但是却鲜有对各种算法及软件性能共同评测的研究和报告.介绍了算法的分类以及三种常见的Motif识别算法Wordup,MM和Gibbs采样,并对AlignACE,MEME,MotifSampler,Weeder等13种Motif寻找软件进行性能比较分析.通过生物学意义的研究和性能比较结果可以得出:由于唯有Weeder算法考虑了Motif保守核心位置,因而它在各种软件中识别效果较好;大部分算法只考虑简单而且短的Motif,所以各种软件对酵母菌这种单细胞生物的Motif识别性能比多细胞生物要高.