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Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Publications Count: 30454

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An Integrated Predictor for Cis-Regulatory Modules
Various cis-regulatory module (CRM) predictors have been proposed in the last decade. Several well-established CRM predictors adopted different categories of prediction strategies, including window clustering, probabilistic modeling and phylogenetic footprinting. Appropriate integration of them has a potential to achieve high quality CRM prediction. This study analyzed four existing CRM predictors (ClusterBuster, MSCAN, CisModule and MultiModule) to seek a predictor combination that delivers a higher accuracy than individual CRM predictors. 465 CRMs across 140 Drosophila melanogaster genes from the RED fly database were used to evaluate the integrated CRM predictor proposed in this study. The results show that four predictor combinations achieved superior performance than the best individual CRM predictor.
Digital Object Identifier (DOI):


[1] Su, J., S. A. Teichmann, and T.A. Down, Assessing computational methods of cis-regulatory module prediction. PLoS Computational Biology, 2010. 6(12): p. e1001020.
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