Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author
Spetale, Flavio Ezequiel
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Murillo, Javier
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Villanova, Gabriela Vanina
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Bulacio, Pilar Estela
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Tapia, Mayra Elizabeth
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2023-01-27T17:08:28Z
dc.date.issued
2021-06
dc.identifier.citation
Spetale, Flavio Ezequiel; Murillo, Javier; Villanova, Gabriela Vanina; Bulacio, Pilar Estela; Tapia, Mayra Elizabeth; FGGA-lnc: Automatic gene ontology annotation of lncRNA sequences based on secondary structures; The Royal Society; Interface Focus; 11; 4; 6-2021; 1-10
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/185985
dc.description.abstract
The study of long non-coding RNAs (lncRNAs), greater than 200 nucleotides, is central to understanding the development and progression of many complex diseases. Unlike proteins, the functionality of lncRNAs is only subtly encoded in their primary sequence. Current in-silico lncRNA annotation methods mostly rely on annotations inferred from interaction networks. But extensive experimental studies are required to build these networks. In this work, we present a graph-based machine learning method called FGGA-lnc for the automatic gene ontology (GO) annotation of lncRNAs across the three GO subdomains. We build upon FGGA (factor graph GO annotation), a computational method originally developed to annotate protein sequences from non-model organisms. In the FGGA-lnc version, a coding-based approach is introduced to fuse primary sequence and secondary structure information of lncRNA molecules. As a result, lncRNA sequences become sequences of a higher-order alphabet allowing supervised learning methods to assess individual GO-term annotations. Raw GO annotations obtained in this way are unaware of the GO structure and therefore likely to be inconsistent with it. The message-passing algorithm embodied by factor graph models overcomes this problem. Evaluations of the FGGA-lnc method on lncRNA data, from model and non-model organisms, showed promising results suggesting it as a candidate to satisfy the huge demand for functional annotations arising from high-throughput sequencing technologies.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
The Royal Society
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
GENE ONTOLOGY
dc.subject
LNCRNA
dc.subject
PREDICTION
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.title
FGGA-lnc: Automatic gene ontology annotation of lncRNA sequences based on secondary structures
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-08-31T14:59:12Z
dc.identifier.eissn
2042-8901
dc.journal.volume
11
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
1-10
dc.journal.pais
Reino Unido
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.journal.ciudad
Londres
dc.description.fil
Fil: Spetale, Flavio Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina
dc.description.fil
Fil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina
dc.description.fil
Fil: Villanova, Gabriela Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tapia, Mayra Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina
dc.journal.title
Interface Focus
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsfs.2020.0064
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1098/rsfs.2020.0064
Archivos asociados