ATGCチェッカー
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シーケンスアラインメント - Wikipedia
バイオインフォマティクスにおいて、シーケンスアラインメントとは、DNAやRNA、タンパク質の配列（一次構造）の類似した領域を特定できるように並べたもので、機能的、構造的、あるいは進化的な配列の関係性を知る手がかりを与える。 アラインメントされたヌクレオチド残基やアミノ酸残基の配列は、典型的には行列の行として表現され、同一あるいは類似性質の配列が同じ列に並ぶようギャップが挿入される。 ClustalWによる、GenBankから得た2つのヒトジンクフィンガータンパク質のシーケンスアラインメント アラインメントの二配列が祖先を共有する場合、分岐後の一方または両方の系統において、不一致部分は点変異が、ギャップ部分はインデル（indel=挿入欠失; 挿入変異または欠失変異）が生じたものと解釈される。タンパク質の配列アラインメントでは、特定位置におけるアミノ酸の類似度は特定領域、あるいは配列モチーフが
木接合文法 - Wikipedia
木接合文法（英: Tree-Adjoining Grammar、TAG）とは、アラビンド・ジョシ（英語版） らによる、形式文法の一種である。文脈自由文法にいくぶん似ているが、シンボルの書き換えではなく、木の書き換えをベースとすることが特徴で、文脈自由文法は、シンボルの書き換えのための生成規則群から成るが、木のノード群を書き換える規則群から成る（木および木構造参照）。 概要[編集] TAGにおける規則は、foot node と呼ばれる特殊な葉ノードを持つ木であり、foot node には単語が付属している。TAGにおける木は2種類に分類される。initial（初期）木（'' とも）と auxiliary（補助）木（''）である。初期木は基本的な結合価的関係を表し、補助木は再帰を許容する[1]。補助木には根ノードがあり、foot node は初期木と同じシンボルがラベルとして付けられている。導
文脈依存文法 - Wikipedia
文脈依存文法（ぶんみゃくいぞんぶんぽう、英: context-sensitive grammar）は、形式文法 G = (N, Σ, P, S) において P の生成規則が以下のような形式のものをいう。 αAβ → αγβ ここで A は N に属する非終端記号であり、α と β は (N ∪ Σ)* である（すなわち α と β は非終端記号と終端文字から構成される文字列である）。また、γ は (N ∪ Σ)+ である（すなわち γ は空でない非終端記号と終端文字で構成される文字列である）。さらに、以下のような生成規則が存在することもある。 S → ε ここで、ε は空の文字列である。ただしこのとき、S が生成規則の右側に出現してはならない。この規則を許すことで、空文字列を含む文脈依存言語の定義が可能になり、文脈依存言語が文脈自由言語を真に含むと言えるようになる。 概要[編集] 「文脈依
FASTA - Wikipedia
FASTA は、DNA の塩基配列とタンパク質のアミノ酸配列のシーケンスアラインメントを行うための、バイオインフォマティクスのソフトウェアパッケージである。 FASTA と同様にシーケンスアライメントを行うためのソフトウェアとして、BLAST なども知られる。 最初のバージョンは FASTP という名前であり、デヴィッド・J・リップマンとウィリアム・R・ピアスンが、1985年に開発して論文を発表した[1]。 当初はタンパク質のアミノ酸配列のシーケンスデータベースに対して、アミノ酸配列の類似性 (similarity) の検索を行うように設計された。FASTA の1988年のバージョンでは、DNAの塩基配列の類似性を検索する機能が加えられた[2]。FASTA は FASTP よりも精巧なアルゴリズムで処理を行い、統計上の有意性を評価する。FASTA ソフトウェアパッケージには、タンパク質のア
グリコサミノグリカン - Wikipedia
コンドロイチン硫酸 ヒアルロン酸 グリコサミノグリカン（glycosaminoglycan）は、長鎖の通常枝分れがみられない多糖。動物の結合組織を中心にあらゆる組織に普遍的に存在する。狭義のムコ多糖。GAGと略される。 硫酸基が付加した2糖の繰り返し構造からなる。うち1つはアミノ糖（ガラクトサミン、グルコサミン）であり、もう1つはウロン酸（グルクロン酸、イズロン酸）またはガラクトースである。多数の硫酸基とカルボキシル基を持つために、強く負に帯電している。 多くのグリコサミノグリカンは、プロテオグリカンとしてコアタンパク質と呼ばれる核となるタンパク質に付加した形で存在している。唯一の例外は、ヒアルロン酸であり、プロテオグリカンとしては存在していない。 プロテオグリカンは、分泌型（細胞外マトリックス成分）あるいは細胞膜結合型として存在する。 ムコ多糖[編集] 狭義ではグリコサミノグリカンそのも
SVM-Light(オプション、使い方)
ここではソフトウェアSVM-Lightの使い方を説明します。SVM自体の原理を知りたい方は「Chris Burge氏のチュートリアル」が良い教科書となるでしょう。 SVM-Lightは学習モジュール(svm_learn)と識別モジュール(svm_classify)で構成されています。この識別モジュールは、学習されたモデルを新たなサンプルに適用することが出来ます。詳しくは以下に示す「svm_learn」と「svm_classify」の使い方を参照してください。 svm_learn svm_learnは次のようなパラメータによって呼び出されます。
Support Vector Machine - PukiWiki
インストール † $ mkdir svm_light; cd svm_light $ wget http://download.joachims.org/svm_light/current/svm_light.tar.gz $ tar zxf svm_light.tar.gz $ make ↑ 仕様など † svm_learn $ ./svm_learn [options] example_file model_file example_file トレーニングデータ (入力) <line> .=. <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info> <target> .=. +1 | -1 | 0 | <float> <feature> .=. <integer> | "qid" <valu
Momma's Wiki: SupportVectorMachine/SVMlight - 手軽に試せるSupport Vector Machine SVM-Ligh...
svm_learn svm_learn [options] example_file model_file で学習する。 example_fileは後で説明する書式に従って記述したテキストファイルで、model_fileは学習結果を収めるファイルでsvm_learnが作るものなので適当な名前を指定するだけで良い。 つまりmodel_fileを保存しておけば学習状態を独立して管理できる。 オプションに関しては基本的に-cオプションしか弄らないで良さそう。-cに渡す数値が大きくなるほどマージンを広くとるが学習に時間を要する。 ちなみに-zオプションは動作モードの選択で、分類、回帰、ランキングが選べる。 example_fileの書式 <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info> <targ
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Stochastic context-free grammers for tRNA modeling
Pair stochastic tree adjoining grammars for aligning and predicting pseudoknot RNA structures
Pair stochastic tree adjoining grammars for aligning and predicting pseudoknot RNA structures - PubMed
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Pair stochastic tree adjoining grammars for aligning and predicting pseudoknot RNA structures
ＲＮＡ配列解析装置、ＲＮＡ配列解析方法、プログラム、および、記録媒体｜詳細 - astamuse
Pseudoknot - Wikipedia
ショートカットキー
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