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Conference papers

HMM, an Efficient Way to Detect Transcriptional Promoters in Bacterial Genomes?

Sébastien Hergalant 1 Bertrand Aigle Bernard Decaris Jean-François Mari 1 Pierre Leblond
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : We have developed a data mining study based on second-order Hidden Markov Models to detect short DNA motifs that appear abnormally frequently at non-random locations in the streptomyces coelicolor genome. Our method has permitted to detect 23 of 30 SigR target promoter sequences in this genome. || Nous décrivons une étude de fouille de données à l'aide de modèles de Markov cachés du second ordre dans laquelle nous détectons des petits motifs d'ADN dans la bactérie S. Coelicolor. Notre méthode a permis de détecter 23 des 30 promoteurs sigR de ce gén
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https://hal.inria.fr/inria-00099570
Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Tuesday, September 26, 2006 - 9:38:46 AM
Last modification on : Friday, July 20, 2018 - 2:24:03 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00099570, version 1

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Citation

Sébastien Hergalant, Bertrand Aigle, Bernard Decaris, Jean-François Mari, Pierre Leblond. HMM, an Efficient Way to Detect Transcriptional Promoters in Bacterial Genomes?. European Conference on Computational Biology - ECCB'2003, Sep 2003, Paris, France, pp.417--419. ⟨inria-00099570⟩

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