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Parameter Advising for Multiple Sequence Alignment - Couverture souple
Livre 13 sur 21: Computational Biology
Synopsis
Presents practical approaches to the pervasive question of how to choose parameter settings for sequence alignment
Provides links to proven software implementations that work well on real data
Introduces a general framework for parameter advising of broad utility in bioinformatics and beyond
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Parameter Advising for Multiple Sequence Alignment (eng)
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Parameter Advising for Multiple Sequence Alignment
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Springer 6/6/2019, 2019
ISBN 10 : 3319879022
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Parameter Advising for Multiple Sequence Alignment
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Parameter Advising for Multiple Sequence Alignment
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Springer International Publishing Jun 2019, 2019
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book develops a new approach called parameter advising for finding a parameter setting for a sequence aligner that yields a quality alignment of a given set of input sequences. In this framework, a parameter advisor is a procedure that automatically chooses a parameter setting for the input, and has two main ingredients: (a) the set of parameter choices considered by the advisor, and (b) an estimator of alignment accuracy used to rank alignments produced by the aligner. On coupling a parameter advisor with an aligner, once the advisor is trained in a learning phase, the user simply inputs sequences to align, and receives an output alignment from the aligner, where the advisor has automatically selected the parameter setting. The chapters first lay out the foundations of parameter advising, and then cover applications and extensions of advising. The content - examines formulations of parameter advising and their computational complexity, - develops methods for learning good accuracy estimators, - presents approximation algorithms for finding good sets of parameter choices, and - assesses software implementations of advising that perform well on real biological data. Also explored are applications of parameter advising to - adaptive local realignment, where advising is performed on local regions of the sequences to automatically adapt to varying mutation rates, and - ensemble alignment, where advising is applied to an ensemble of aligners to effectively yield a new aligner of higher quality than the individual aligners in the ensemble. The book concludes by offering future directions in advising research. 168 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319879024
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