Nyligen utvecklade djupinlärningstekniker har avsevärt förbättrat noggrannheten i olika tal- och bildigenkänningssystem. I detta papper anpassar vi några av dessa tekniker för protein sekundär struktur förutsägelse. Vi tränar först en serie av djupa neurala nätverk för att förutsäga åtta-klass sekundär struktur etiketter med tanke på ett proteins aminosyrasekvens information och finner att med hjälp av nya metoder för legalisering, såsom avhopp och vikt-norm begränsning, leder till mätbara vinster i noggrannhet. Vi anpassar sedan nyligen konvolutionella neurala nätverk arkitekturer-Inception, ReSNet, och DenseNet med Batch Normalization-till problemet med proteinstruktur förutsägelse. Dessa konvolutionella arkitekturer använder sig i stor utsträckning av flerskaliga filterlager som samtidigt beräknar funktioner på flera skalor och använder kvarvarande anslutningar för att förhindra undermontering. Med hjälp av en noggrant modifierad version av dessa arkitekturer, uppnår vi toppmodern prestanda på 70,0% per aminosyra noggrannhet på den offentliga CB513 benchmarking datauppsättning. Slutligen undersöker vi tillägg från sekvens-till-sekvens inlärning, ändra modellen för att göra sina förutsägelser beroende på både proteinets aminosyra sekvens och dess tidigare sekundära struktur etiketter. Vi introducerar en ny metod som liknar en sådan villkorlig modell med vår konvolutionsmodell, en metod som når 70,6 % Q8 noggrannhet på samma testdata. Vi hävdar att dessa resultat kan förfinas ytterligare för större ökningar i förutsägelse noggrannhet genom mer sofistikerade försök att kontrollera övermontering av villkorade modeller. Vi vill släppa koden för dessa experiment som en del av TensorFlow-förrådet.
I REF, Busia et al. föreslog en ensemble metod som består av olika populära djupa neurala arkitekturer-DenseNet, ResNet, och Inception med BatchNomalizationför att förutsäga Q8 noggrannhet PSS och når 70,6 % tillstånd-8 noggrannhet på CB513 dataset.
Protein Secondary Structure Prediction Using Deep Multi-scale Convolutional Neural Networks and Next-Step Conditioning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology']}