Protein subcellular localization prediction with associative classification and multi-class SVM
Notice bibliographique
Résumé
Protein subcellular localization prediction is the problem of predicting where a protein functions within a living cell. In this paper, we apply associative classifications (CMAR and CPAR) and multi-class Support Vector Machines to tackle the problem of protein subcellular localization prediction. We use classification feature sources generated from a protein's SwissProt annotation record. We visualize the applied classification rules in an explain graph for domain experts to interpret. We compare the performance of our approaches to those of Proteome Analyst 3.0, using the same set of classification features; we find that all three classification algorithms outperform Proteome Analyst. Multi-class SVM achieves overall F-measures [0.934 ~ 0.991], while CPAR and CMAR achieve overall F-measures [0.922 ~ 0.989] and [0.880 ~ 0.989], respectively. Our result shows that despite multi-class SVM is still the most accurate prediction algorithm with overall F-measures, CPAR and CMAR achieve very similar accuracy. In most cases, CPAR outperforms CMAR, especially when the feature space is large. Our result indicates that associative classification algorithms, especially CPAR, is a good alternative to SVM with similar accuracy but much better transparency in classification models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».