Sammanfattning Detta dokument föreslår en ny Ant Colony Optimisation Algoritm (ACO) skräddarsydd för hierarkisk multietikett klassificering problem proteinfunktion förutsägelse. Detta problem är ett mycket aktivt forskningsområde, med tanke på den stora ökningen av antalet icke-karakteriserade proteiner som är tillgängliga för analys och vikten av att bestämma deras funktioner för att förbättra den nuvarande biologiska kunskapen. Eftersom det är känt att ett protein kan utföra mer än en funktion och många proteinfunktionsdefinitionssystem är organiserade i en hierarkisk struktur, är klassificeringsproblemet i detta fall ett exempel på ett hierarkiskt multi-märkningsproblem. I denna typ av problem, kan varje exempel tillhöra flera klasser etiketter och klass etiketter är organiserade i en hierarkisk struktur-antingen ett träd eller en riktad acyklisk graf (DAG) struktur. Det innebär ett mer komplext problem än konventionell platt klassificering, med tanke på att klassificeringsalgoritmen måste ta hänsyn till hierarkiska samband mellan klassetiketter och kunna förutsäga flera klassetiketter för samma exempel. Den föreslagna ACO-algoritmen upptäcker en ordnad lista över hierarkiska flermärkta klassificeringsregler. Det utvärderas på sexton utmanande bioinformatiska datamängder med hundratals eller tusentals klassetiketter som ska förutsägas och jämföras mot toppmoderna beslutsträdsinduktionsalgoritmer för hierarkisk multimärkningsklassificering.
Inom områden som bioinformatik (proteinfunktionsförutsägelse, genfunktionsförutsägelse, bland annat) är det viktigt att klassificeringsmodellen kan tolkas, för att göra det möjligt för användarna att validera den REF.
A hierarchical multi-label classification ant colony algorithm for protein function prediction
{'venue': 'Memetic Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}