A multi-stage protein secondary structure prediction system using machine learning and information theory
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we evaluated the performance of a multi-stage protein secondary structure (PSS) prediction model. The proposed classifier uses statistical information and protein profiles. The statistical information is derived from protein sequences and structures by using a k-means clustering technique and Information theory. In the first stage, a feed-forward artificial neural network maps a sequence fragment to a region in the Ramachandran plot (2D-plot). A score vector is constructed with the mapped region using clustering and statistical information. The score vector represents the tendency of pairing an identified region in the 2D-plot and secondary structures for a residue. The score vectors which are used in the second stage have fewer dimensions compared to input vectors that are commonly derived from protein sequences or profile information. In the second stage, a two-tier classifier is employed based on an artificial neural network and a genetic programming (GP) method. The GP method uses IF rules for a three-state classification. The two-tier classifier's performance is compared to those of two-tier artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs). The prediction method is examined with a common protein dataset, RS126. The performance of the proposed classification model is measured based on Q3and segment overlap (SOV) scores. The proposed PSS prediction model improves over 3% the Q3score and 2% the SOV score in comparison to those of two-tier ANN and SVMs architectures.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».