CNN-Promoter, new consensus promoter prediction program based on neural networks

• Autores: Óscar Bedoya, Santiago Bustamante
• Localización: Revista EIA, ISSN-e 1794-1237, Vol. 8, Nº. 15, 2011, págs. 153-164
• Idioma: español
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  • español

    A new promoter prediction program called CNN-Promoter is presented. CNN-Promoter allows DNA sequences to be submitted and predicts them as promoter or non-promoter. Several methods have been developed to predict the promoter regions of genomes in eukaryotic organisms including algorithms based on Markov�s models, decision trees, and statistical methods. Although there are plenty of programs proposed, there is still a need to improve the sensitivity and specificity values. In this paper, a new program is proposed;

    it is based on the consensus strategy of using experts to make a better prediction. The consensus strategy is developed by using neural networks. During the training process, the sensitivity and specificity were 100 % and during the test process the model reaches a sensitivity of 74.5 % and a specificity of 82.7 %.

  • English

    En este artículo se presenta un programa nuevo para la predicción de promotores llamado CNN- -Promoter, que toma como entrada secuencias de ADN y las clasifica como promotor o no promotor. Se han desarrollado diversos métodos para predecir las regiones promotoras en organismos eucariotas, muchos de los cuales se basan en modelos de Markov, árboles de decisión y métodos estadísticos. A pesar de la variedad de programas existentes para la predicción de promotores, se necesita aún mejorar los valores de sensibilidad y especificidad. Se propone un nuevo programa que se basa en la estrategia de mezcla de expertos usando redes neuronales. Los resultados obtenidos en las pruebas alcanzan valores de sensibilidad y especificidad de 100 % en el entrenamiento y de 74,5 % de sensibilidad y 82,7 % de especificidad en los conjuntos de validación y prueba.