De nuvarande framstegen i sekvensering av projekt kräver snabba, tillförlitliga och korrekta funktionstilldelningar av genprodukter. En mängd olika metoder har utformats för att kommentera sekvenser i stor skala. Dessa metoder kan dock endast tillämpas för specifika undergrupper, eller så formaliseras inte resultaten av dem, eller så ger de inte exakta förtroendeuppskattningar för sina förutsägelser. Vi har utvecklat ett storskaligt notsystem som tar itu med alla dessa brister. I vår strategi, kommenterades genom Gene Ontology termer genom att tillämpa flera Support Vector Machines (SVM) för klassificering av korrekta och falska förutsägelser. Systemets allmänna prestanda jämfördes med ett stort dataset. En organismvis korsvalidering utfördes för att definiera konfidensintervall, vilket resulterade i en genomsnittlig precision på 80% för 74% av alla testsekvenser. Valideringsresultaten visar att förutsägelsens prestanda var organismoberoende och kunde reproducera annoteringen av andra automatiserade system samt högkvalitativa manuella annoteringar. Vi tillämpade vårt utbildade klassificeringssystem på Xenopus laevis sekvenser, vilket ger funktionell annotation för mer än hälften av det kända uttryckta genomet. Jämfört med den nuvarande tillgängliga noten, gav vi mer än dubbelt så många contigs med god kvalitet notation, och dessutom gav vi ett förtroendevärde för varje förutsagd GO term. Vi presenterar ett komplett automatiserat notationssystem som övervinner många av de vanliga problemen genom att tillämpa en kontrollerad vokabulär av Gene Ontology och en etablerad klassificeringsmetod på stora och väl beskrivna sekvensdatauppsättningar. I en fallstudie förutsågs funktionen för Xenopus laevis contig sekvenser och resultaten är allmänt tillgängliga på ftp://genome.dkfz-heidelberg.de/pub/agd/gene_association.agd_Xenopus.
Till exempel använde metoden i REF flera stöd Vector Machines för klassificering av protein förutsägelser med hjälp av proteinsekvenser av flera organismer för utbildning.
Applying Support Vector Machines for Gene ontology based gene function prediction
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}