Protein secondary structure prediction through a novel framework of secondary structure transition sites and new encoding schemes
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose an ab initio two-stage protein secondary structure (PSS) prediction model through a novel framework of PSS transition site prediction by using Artificial Neural Networks (ANNs) and Genetic Programming (GP). In the proposed classifier, protein sequences are encoded by new amino acid encoding schemes derived from genetic Codon mappings, Clustering and Information theory. In the first stage, sequence segments are mapped to regions in the Ramachandran map (2D-plot), and weight scores are computed by using statistical information derived from clusters. In addition, score vectors are constructed for the mapped regions using the weight scores and PSS transition sites. The score vectors have fewer dimensions compared to those of commonly used encoding schemes and protein profile. In the second stage, a two-tier classifier is employed based on an ANN and a GP method. The performance of the two-stage classifier is compared to the state-of-the-art cascaded Machine Learning methods which commonly employ ANNs. The prediction method is examined with the latest dataset of nonhomologous protein sequences, PISCES [1]. The experimental results and statistical analyses indicate a significantly higher distribution of Q3scores, approximately 7% with p-value <; 0.001, in comparison to that of cascaded ANN architectures. PSS transition sites are valuable information about the topological property of protein sequences and incorporating the information improves the overall performance of the PSS prediction model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».