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dc.contributor.author
Bugnon, Leandro Ariel  
dc.contributor.author
Yones, Cristian Ariel  
dc.contributor.author
Raad, Jonathan  
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto  
dc.contributor.author
Stegmayer, Georgina  
dc.date.available
2020-07-06T14:58:11Z  
dc.date.issued
2019-08  
dc.identifier.citation
Bugnon, Leandro Ariel; Yones, Cristian Ariel; Raad, Jonathan; Milone, Diego Humberto; Stegmayer, Georgina; Genome-wide hairpins datasets of animals and plants for novel miRNA prediction; Elsevier; Data in Brief; 25; 8-2019  
dc.identifier.issn
2352-3409  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/108884  
dc.description.abstract
This article makes available several genome-wide datasets, which can be used for training microRNA (miRNA) classifiers. The hairpin sequences available are from the genomes of: Homo sapiens, Arabidopsis thaliana, Anopheles gambiae, Caenorhabditis elegans and Drosophila melanogaster. Each dataset provides the genome data divided into sequences and a set of computed features for predictions. Each sequence has one label: i) ?positive?: meaning that it is a well-known pre-miRNA, according to miRBase v21; or ii) ?unlabeled?: indicating that the sequence has not (yet) a known function and could be a possible candidate to novel pre-miRNA. Due to the fact that selecting an informative feature set is very important for a good pre-miRNA classifier, a representative feature set with large discriminative power has been calculated and it is provided, as well, for each genome. This feature set contains typical information about sequence, topology and structure. Dataset was publically shared in https://sourceforge.net/projects/sourcesinc/files/mirdata/.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
MicroRNA  
dc.subject
Bioinformatics  
dc.subject
miRNA features  
dc.subject
Genome-wide data  
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
Genome-wide hairpins datasets of animals and plants for novel miRNA prediction  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2020-07-01T20:05:31Z  
dc.journal.volume
25  
dc.journal.pais
Países Bajos  
dc.journal.ciudad
Amsterdam  
dc.description.fil
Fil: Bugnon, Leandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Yones, Cristian Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Raad, Jonathan. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.journal.title
Data in Brief  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2352340919305633  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2019.104209