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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한생화학·분자생물학회 BMB Reports BMB Reports 제44권 제4호
발행연도
2011.1
수록면
250 - 255 (6page)

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In multicellular organisms, including humans, understanding expression specificity at the tissue level is essential for interpreting protein function, such as tissue differentiation. We developed a prediction approach via generated sequence features from overrepresented patterns in housekeeping (HK) and tissue-specific (TS) genes to classify TS expression in humans. Using TS domains and transcriptional factor binding sites (TFBSs), sequence characteristics were used as indices of expressed tissues in a Random Forest algorithm by scoring exclusive patterns considering the biological intuition; TFBSs regulate gene expression, and the domains reflect the functional specificity of a TS gene. Our proposed approach displayed better performance than previous attempts and was validated using computational and experimental methods. [BMB reports 2011; 44(4): 250-255]

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