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Introduction to Gene Prediction Using HMM Algorithm
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  • Introduction to Gene Prediction Using HMM Algorithm
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저자명
Kim. Keon-Kyun,Park. Eun-Sik
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2007년|18권 2호|pp.489-506 (18 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Gene structure prediction, which is to predict protein coding regions in a given nucleotide sequence, is the most important process in annotating genes and greatly affects gene analysis and genome annotation. As eukaryotic genes have more complicated structures in DNA sequences than those of prokaryotic genes, analysis programs for eukaryotic gene structure prediction have more diverse and more complicated computational models. There are Ab Initio method, Similarity-based method, and Ensemble method for gene prediction method for eukaryotic genes. Each Method use various algorithms. This paper introduce how to predict genes using HMM(Hidden Markov Model) algorithm and present the process of gene prediction with well-known gene prediction programs.