[HTML][HTML] ToPS: a framework to manipulate probabilistic models of sequence data

AY Kashiwabara, I Bonadio, V Onuchic… - PLoS computational …, 2013 - journals.plos.org
Discrete Markovian models can be used to characterize patterns in sequences of values and
have many applications in biological sequence analysis, including gene prediction, CpG …

Assessment of optimized Markov models in protein fold classification

C Lampros, T Simos, TP Exarchos… - … of bioinformatics and …, 2014 - World Scientific
Protein fold classification is a challenging task strongly associated with the determination of
proteins' structure. In this work, we tested an optimization strategy on a Markov chain and a …

MYOP/ToPS/SGEval: Um ambiente computacional para estudo sistemático de predição de genes

AY Kashiwabara - 2011 - teses.usp.br
O desafio de encontrar corretamente genes eucarioticos codificadores de proteinas nas
sequencias genomicas e um problema em aberto. Neste trabalho, implementamos uma …

HMMs in protein fold classification

C Lampros, C Papaloukas, T Exarchos… - Hidden Markov Models …, 2017 - Springer
The limitation of most HMMs is their inherent high dimensionality. Therefore we developed
several variations of low complexity models that can be applied even to protein families with …

[PDF][PDF] Arcabouço probabilístico para análise de sequências de RNA

RM Ferreira - 2015 - teses.usp.br
RNA é um polímero formado por quatro tipos de ácidos nucleicos denotados por A, C, G e U
que representam Adenina, Citosina, Guanina e Uracila respectivamente. Os nucleotídeos …

[PDF][PDF] Bioinformática aplicada em RNomics: estratégias computacionais para caracterização de RNAs não-codificadores

AR Paschoal - 2012 - pdfs.semanticscholar.org
RESUMO A visão clássica do dogma central da biologia molecular vigente até o final do
século XX passou por mudanças drásticas de paradigma na virada deste século. Muito se …