Abstrakt. Detta arbete föreslår två versioner av ett artificiellt immunsystem (AIS) - ett relativt nyligen datoriserat intelligens paradigm - för att förutsäga proteinfunktioner som beskrivs i Gene Ontology (GO). GO har funktionella klasser (GO-termer) specificerade i form av en riktad acyklisk graf, vilket leder till ett mycket utmanande flermärkt hierarkiskt klassificeringsproblem där ett protein kan tilldelas flera klasser (funktioner, GO-termer) på flera nivåer i GO:s termhierarki. Den föreslagna metoden, som kallas MHC-AIS (Multi-label Hierarchical Classification with an Artificial Immune System), är därför en sofistikerad klassificeringsalgoritm som är anpassad till både multi-label och hierarkisk klassificering. Den första versionen av MHC-AIS bygger en global klassificerare för att förutsäga alla klasser i applikationsdomänen, medan den andra versionen bygger en lokal klassificerare för att förutsäga varje klass. I båda versionerna av MHC-AIS uttrycks klassificeringen som en uppsättning IF-THEN-klassificeringsregler, som har fördelen att representera begriplig kunskap för biologanvändare. De två MHC-AIS-versionerna utvärderas på en datauppsättning av DNA-bindande och ATPas-proteiner.
Alves m.fl. I REF föreslås två versioner av Artificial Immune Systems (AIS) algoritmer för hierarkisk multi-label klassificering med hjälp av Gene Ontology functional-definition systemet.
Multi-label Hierarchical Classification of Protein Functions with Artificial Immune Systems
{'venue': 'BSB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}