Protein secondary structure prediction using support vector machines and a codon encoding scheme
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, we evaluate the performance of a protein secondary structure prediction model using a new amino acid "codon" encoding inspired by genetic codon mappings. The dimensionality of the binary codon encoding is less than that of an orthogonal encoding which requires less computations. Protein secondary structure prediction is an important step for machine learning techniques ultimately applied for protein 3D structure prediction. In the proposed model, one-stage binary support vector machines are employed, and the efficiency of the codon encoding to that of a commonly used orthogonal encoding are compared without incorporating protein evolutionary and structural information for an unbiased comparison. The performance of the classification model is measured according to Q <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sub> and segment overlap (SOV) scores. The scores are compared with those of the prediction methods using an orthogonal encoding and protein sequence profiles. The experimental results indicate higher prediction accuracy based on Q <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">3</sub> SOV scores when sequence profiles are not used. Also, the relative classification scores of the proposed method are comparable with the methods incorporating protein global and evolutionary information. The experimental result implies the encoding scheme is able to integrate the evolutionary information into the prediction model since the encoding is based on genetic codon mappings which are the building blocks of amino acid formations at the primary level of biological processes. The codon encoding is worthwhile to be investigated using more complex learning architectures with the profiles and structural properties of proteins.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle