Using Language Representation Learning Approach to Efficiently Identify Protein Complex Categories in Electron Transport Chain
Notice bibliographique
Résumé
We herein proposed a novel approach based on the language representation learning method to categorize electron complex proteins into 5 types. The idea is stemmed from the the shared characteristics of human language and protein sequence language, thus advanced natural language processing techniques were used for extracting useful features. Specifically, we employed transfer learning and word embedding techniques to analyze electron complex sequences and create efficient feature sets before using a support vector machine algorithm to classify them. During the 5-fold cross-validation processes, seven types of sequence-based features were analyzed to find the optimal features. On an average, our final classification models achieved the accuracy, specificity, sensitivity, and MCC of 96 %, 96.1 %, 95.3 %, and 0.86, respectively on cross-validation data. For the independent test data, those corresponding performance scores are 95.3 %, 92.6 %, 94 %, and 0.87. We concluded that using feature extracted using these representation learning methods, the prediction performance of simple machine learning algorithm is on par with existing deep neural network method on the task of categorizing electron complexes while enjoying a much faster way for feature generation. Furthermore, the results also showed that the combination of features learned from the representation learning methods and sequence motif counts helps yield better performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».