Machine learning algorithm for precise prediction of 2′-O-methylation (Nm) sites from experimental RiboMethSeq datasets

•Improved mapping of 2′-O-methylated (Nm) and pseudouridine (ψ) residues by RiboMethSeq.•Random Forest (RF) model including scores for neighboring positions gives the best results.•The model was trained using human rRNA datasets and successfully validated on other rRNAs. Analysis of epitranscriptomi...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Methods (San Diego, Calif.) Ročník 203; s. 311 - 321
Hlavní autoři:	Pichot, Florian, Marchand, Virginie, Helm, Mark, Motorin, Yuri
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States Elsevier Inc 01.07.2022 Elsevier
Témata:	2′-O-methylation algorithms Biochemistry, Molecular Biology data collection Deep sequencing Genomics humans Life Sciences Machine learning Molecular biology prediction Random Forest RNA modification stoichiometry Deep sequencing RNA modification 2′-O-methylation Machine learning Random Forest 2’-O-methylation
ISSN:	1046-2023, 1095-9130, 1095-9130
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!