CNN-PROMOTER, NEW CONSENSUS PROMOTER PREDICTION PROGRAM BASED ON NEURAL NETWORKS CNN-PROMOTER, NUEVO PROGRAMA PARA LA PREDICCIÓN DE PROMOTORES BASADO EN REDES NEURONALES CNN-PROMOTER, NOVO PROGRAMA PARA A PREDIÇÃO DE PROMOTORES BASEADO EM REDES NEURONAIS

• Main Authors: Óscar Bedoya, Santiago Bustamante
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad EIA 2011-06-01
• Series: Revista EIA
• Subjects: Predicción de promotores; redes neuronales; estrategia de consenso; Predição de promotores; redes neuronais; estratégia de consenso; Promoter prediction; neural networks; consensus strategy
• Online Access: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-12372011000100013

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 %.<br>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.<br>Neste artigo a presenta-se um novo programa para a predição de promotores chamado CNN-Promoter, que toma como entrada sequências de DNA e as classifica como promotor ou não promotor. Desenvolveramse diversos métodos para predizer as regiões promotoras em organismos eucariotas, muitos dos quais se baseiam em modelos de Markov, árvores de decisão e métodos estatísticos. Apesar da variedade de programas existentes para a predição de promotores, precisa-se ainda melhorar os valores de sensibilidade e especificidade. Propõe-se um novo programa que se baseia na estratégia de mistura de experientes usando redes neuronais. Os resultados obtidos nas provas atingem valores de sensibilidade e especificidade de 100 % no treinamento e de 74,5 % de sensibilidade e 82,7 % de especificidade nos conjuntos de validação e prova.