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Corpus based learning of stochastic, context-free grammars combined with Hidden Markov Models for tRNA modelling

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Corpus based learning of stochastic, context-free grammars combined with Hidden Markov Models for tRNA modelling

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García Gómez, JM.; Benedí Ruiz, JM.; Vicente Robledo, J.; Robles Viejo, M. (2005). Corpus based learning of stochastic, context-free grammars combined with Hidden Markov Models for tRNA modelling. International Journal of Bioinformatics Research and Applications. 1(3):305-318. doi:10.1504/IJBRA.2005.007908.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/45150

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Título: Corpus based learning of stochastic, context-free grammars combined with Hidden Markov Models for tRNA modelling
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Aplicaciones de las Tecnologías de la Información - Institut Universitari d'Aplicacions de les Tecnologies de la Informació
Fecha difusión:
Resumen:
In this paper, a new method for modelling tRNA secondary structures is presented. This method is based on the combination of stochastic context-free grammars (SCFG) and Hidden Markov Models (HMM). HMM are used to ...[+]
Palabras clave: Hidden Markov Models (HMM) , RNA , Secondary structure modelling , Language modelling , Grammatical inference , Stochastic context-free grammar (SCFG) , Syntactic pattern recognition
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
International Journal of Bioinformatics Research and Applications. (issn: 1744-5485 )
DOI: 10.1504/IJBRA.2005.007908
Editorial:
Inderscience
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1504/IJBRA.2005.007908
Patrocinador:
Ministerio de Sanidad y Consumo of Spain [INBIOMED consortium grants]
Tipo: Artículo

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