真核生物遺伝子スプライシングにおける離散ウェーブレット変換

背景：この論文は、真核生物のエクソン予測の最も一般的なデジタル信号処理方法を比較し、エクソン予測における騒音抑制の手法も提案しています。医学研究に関連するここで使用されている標本は、公開ゲノムデータベースであるGenbankから取得されています。 方法：ここで、エクソンの予測は、デジタル信号処理方法を使用して行われました。バイナリ法、EIIP（電子インタラクションpsuedopotential）メソッドおよびフィルターメソッド。フィルター方法では、2つのフィルター設計と、これら2つの設計を使用した2つのアプローチが試されました。離散ウェーブレット変換は、エクソンプロットの除去に使用されています。 結果：上記の方法に基づいたエクソン予測の結果。NCBIデータベースで見つかった値に最も近い値をここに示します。離散ウェーブレット変換を使用してデオノイズされたエクソンプロットも示されています。 結論：著者が行った実証済みの方法の変更により、エクソン予測アルゴリズムのパフォーマンスが向上します。また、ディスクリートウェーブレット変換は、エクソン予測アルゴリズムで使用できるデオノイズの効果的なツールであることが証明されています。

BACKGROUND: This paper compares the most common digital signal processing methods of exon prediction in eukaryotes, and also proposes a technique for noise suppression in exon prediction. The specimen used here which has relevance in medical research, has been taken from the public genomic database - GenBank. METHODS: Here exon prediction has been done using the digital signal processing methods viz. binary method, EIIP (electron-ion interaction psuedopotential) method and filter methods. Under filter method two filter designs, and two approaches using these two designs have been tried. The discrete wavelet transform has been used for de-noising of the exon plots. RESULTS: Results of exon prediction based on the methods mentioned above, which give values closest to the ones found in the NCBI database are given here. The exon plot de-noised using discrete wavelet transform is also given. CONCLUSION: Alterations to the proven methods as done by the authors, improves performance of exon prediction algorithms. Also it has been proven that the discrete wavelet transform is an effective tool for de-noising which can be used with exon prediction algorithms.