Modele de cv qapa
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Nous décrivons la «quantification de l`APA» (QAPA), une méthode qui déduit l`APA des données conventionnelles de l`ARN-Seq. QAPA est plus rapide et plus sensible que d`autres méthodes. L`application de la QAPA révèle des programmes d`APA discrets et provisoirement coordonnés au cours de la neurogenèse et qu`il y a peu de chevauchement entre les gènes réglementés par des épissements alternatifs et ceux de l`APA. La modélisation de ces données Découvre un code de séquence APA. La QAPA permet ainsi la découverte et la caractérisation de programmes d`APA réglementés utilisant des ARN-SEQ conventionnels. modélisation du Code réglementaire de l`APA à l`aide de forêts aléatoires. un diagramme de dispersion HEXBIN comparant les prédictions PPAU effectuées par un modèle de forêts aléatoires sur des gènes dans le jeu de données ARN-SEQ ND [29] aux valeurs PPAU assignées à QAPA. Seules les données sur les gènes retenus non utilisés dans la formation du modèle sont affichées ici.

Des valeurs plus élevées indiquent une utilisation accrue et vice versa. Les emplacements sont colorés par nombre de points de données. La ligne pointillée indique la diagonale de référence. La ligne bleue représente une spline polynomiale de meilleure adéquation avec les données. b diagramme de points montrant les six principales entités du modèle. L`axe des abscisses indique l`importance de chaque entité (voir «Méthodes»), mise à l`échelle entre 0 et 100. Des valeurs plus élevées indiquent que la fonction a une valeur prédictive plus forte que les valeurs inférieures. Il est à noter que les motifs de conservation, de RBP cis et de motifs CIS RBP en amont de l`AAUAAA sont présentés comme étant la somme des importances de toutes les caractéristiques correspondantes liées à la conservation et liées au motif.