| Journal: | Revista mexicana de ingeniería biomédica |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000353110 |
| ISSN: | 0188-9532 |
| Authors: | Román Godínez, I1 Jaso, R.A2 Tavares, M.E |
| Institutions: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México 2Instituto Politécnico Nacional, Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología, México, Distrito Federal. México |
| Year: | 2011 |
| Season: | Dic |
| Volumen: | 32 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 109-118 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, analítico |
| Spanish abstract | La identificación y discriminación de secuencias funcionales son de mucha ayuda en la investigación en el área biomédica. Identificación de promotores, identificación de zonas de empalme, búsqueda de genes y búsqueda de secuencias de ADN y aminoácidos en bases de datos son algunos ejemplos de aplicaciones en dicha área de investigación. Dada la naturaleza del problema, los algoritmos de reconocimiento de patrones son candidatos naturales para llevar a cabo las tareas antes mencionadas. En el presente trabajo se propone un nuevo modelo de memorias asociativas Alfa-Beta, basadas en el modelo original de memorias y el algoritmo global de alineamiento de secuencias desarrollado por Needleman-Wunsch, que permiten la recuperación de patrones alterados con respecto de los patrones de aprendizaje con alguna de las siguientes alteraciones: mutaciones, inserciones y borrados; alteraciones comunes en secuencias de DNA y aminoácidos. El presente modelo preserva una de las más importantes ventajas en memorias asociativas, la recuperación completa del conjunto fundamental. Para probar el desempeño del modelo en aplicaciones tanto de bioinformática como biomédica, se utilizaron dos bases de datos; una obtenida del repositorio de la Universidad de California en Irvine; sobre secuencias que contienen promotores y la segunda del genoma del organismo Variovorax paradoxus obtenido del repositorio de la NCBI |
| English abstract | The identification and discrimination of functional sequences or mutations is very helpful in the medical area. Promoter and splice-junction identification, gene finding, DNA or Aminoacid database searching are some examples. Pattern recognition algorithms are candidates to perform this tasks. In this work we present a model, based on AlphaBeta associative memory and NeedlemanWunsch algorithm, to correctly recall altered version of learning patterns with one or more of the following modifications: insertions, deletions, and mutations, very common alterations in DNA and Aminoacid sequences. Moreover, this model preserve one of the most important advantages in associative memories, the correct recall of the fundamental set. To test the performance of the algorithm on bioinformatics and biomedical applications, the model presented here was tested using two datasets; one from the UCI repository; refered to promoter identification and the second one to using the genome of the Variovorax paradoxus organism obtained from the NCBI repository |
| Disciplines: | Medicina, Ciencias de la computación |
| Keyword: | Ingeniería biónica y cibernética, Genética, Promotores, Secuencias de ADN, Aminoácidos, Bioinformática, Variovorax paradoxus, Memorias asociativas |
| Keyword: | Medicine, Computer science, Bionics and cybernetics, Genetics, Promoters, DNA sequences, Amino acids, Bioinformatics, Variovorax paradoxus, Associative memories |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
