کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4496107 | 1623850 | 2014 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Prediction of protein structure classes by incorporating different protein descriptors into general Chou's pseudo amino acid composition
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی ساختارهای ساختار پروتئین با ترکیب پروتئین های مختلف پروتئین با ترکیب شبه آمینو اسید چو
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کلاس ساختار پروتئین، توصیفگرهای پروتئین، فراگیری ماشین، مجموعه ای از طبقه بندی کنندگان، ماشین آلات بردار پشتیبانی،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علوم کشاورزی و بیولوژیک
علوم کشاورزی و بیولوژیک (عمومی)
چکیده انگلیسی
Successful protein structure identification enables researchers to estimate the biological functions of proteins, yet it remains a challenging problem. The most common method for determining an unknown protein's structural class is to perform expensive and time-consuming manual experiments. Because of the availability of amino acid sequences generated in the post-genomic age, it is possible to predict an unknown protein's structural class using machine learning methods given a protein's amino-acid sequence and/or its secondary structural elements. Following recent research in this area, we propose a new machine learning system that is based on combining several protein descriptors extracted from different protein representations, such as position specific scoring matrix (PSSM), the amino-acid sequence, and secondary structural sequences. The prediction engine of our system is operated by an ensemble of support vector machines (SVMs), where each SVM is trained on a different descriptor. The results of each SVM are combined by sum rule. Our final ensemble produces a success rate that is substantially better than previously reported results on three well-established datasets. The MATLAB code and datasets used in our experiments are freely available for future comparison at http://www.dei.unipd.it/node/2357.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Theoretical Biology - Volume 360, 7 November 2014, Pages 109-116
Journal: Journal of Theoretical Biology - Volume 360, 7 November 2014, Pages 109-116
نویسندگان
Loris Nanni, Sheryl Brahnam, Alessandra Lumini,