Resumen

La matriz de peso de posición (PWM, por sus siglas en inglés) no solo es uno de los métodos bioinformáticos más ampliamente utilizados, sino también un componente clave en algoritmos computacionales más avanzados (por ejemplo, el muestreador de Gibbs) para caracterizar y descubrir motivos en secuencias de nucleótidos o aminoácidos. Sin embargo, hay pocos tests estadísticos generalmente aplicables disponibles para evaluar la importancia de los patrones de sitios, la PWM y las puntuaciones de PWM (PWMS) de motivos hipotéticos. Las pruebas de significancia estadística de la salida de PWM, es decir, las frecuencias específicas del sitio, la PWM misma y las PWMS, se encuentran en fuentes dispares y nunca han sido recopiladas en un solo documento, con la consecuencia de que muchas implementaciones de PWM no incluyen ningún test de significancia. En este artículo se revisan los métodos basados en PWM utilizados en la caracterización y predicción de motivos (incluida una ilustración detallada del muestreador de Gibbs para el descubrim

• Materias:Lesión renal Diabetes Inhibidores Insuficiencia cardíaca Cardiopatía
• Subjects:Kidney injury Diabetes Inhibitors Heart failure Cardiopathy
• Palabras claves:Matriz de pesos de posición; Métodos bioinformáticos; Algoritmos computacionales; Motivos; Pruebas estadísticas; Significación
• Keywords:Position weight matrix; Bioinformatic methods; Computational algorithms; Motifs; Statistical tests; Significance