IPRED -AB initioとエビデンスベースの遺伝子予測を統合して、予測の精度を改善する

背景：遺伝子予測は、ほとんどのゲノム分析パイプラインで挑戦的ですが重要な部分です。RNA-seq読み取りやESTライブラリなどの追加情報の助けを借りて、参照シーケンスまたは証拠に基づいて遺伝子AB initioを予測するさまざまな方法が進化しています。ただし、これらの戦略はいずれもバイアスフリーではなく、1つの方法だけでは、必ずしも正確な予測の完全なセットを提供するわけではありません。 結果：IPRED（統合遺伝子予測）を提示します。これは、さまざまな予測戦略の利点を補完するために、AB Initioとエビデンスに基づいた遺伝子同定を統合する方法です。IPREDは、遺伝子ファインダーの出力に基づいて構築され、単一の方法予測の統合された証拠を表す新しい組み合わせの遺伝子同定セットを生成します。 結論：大腸菌およびヒトデータに関するシミュレーションと実際のデータ実験でIPREDを評価します。IPREDは、単一の方法の予測と予測の組み合わせの既存の方法と比較して、予測精度を改善することを示します。

BACKGROUND: Gene prediction is a challenging but crucial part in most genome analysis pipelines. Various methods have evolved that predict genes ab initio on reference sequences or evidence based with the help of additional information, such as RNA-Seq reads or EST libraries. However, none of these strategies is bias-free and one method alone does not necessarily provide a complete set of accurate predictions. RESULTS: We present IPred (Integrative gene Prediction), a method to integrate ab initio and evidence based gene identifications to complement the advantages of different prediction strategies. IPred builds on the output of gene finders and generates a new combined set of gene identifications, representing the integrated evidence of the single method predictions. CONCLUSION: We evaluate IPred in simulations and real data experiments on Escherichia Coli and human data. We show that IPred improves the prediction accuracy in comparison to single method predictions and to existing methods for prediction combination.