Protein sekundär struktur förutsägelse är en av de viktigaste och utmanande problem i bioinformatik. Maskininlärningsteknik har använts för att lösa problemet och har vunnit betydande framgångar inom detta forskningsområde. Det finns dock fortfarande utrymme för förbättringar mot den teoretiska gränsen. I detta dokument presenterar vi en ny metod för protein sekundär struktur förutsägelse baserad på en datapartition och semi-random subrymd metod (PSRSM). Datadelning är en viktig strategi för vår metod. För det första delades datasetet för proteinträning upp i flera undergrupper baserat på proteinsekvensens längd. Sedan tränade vi basklassificerare på subrymdsdata som genererades genom semi-random subrymdsmetoden, och kombinerade basklassificerare genom majoritetsröstregeln till ensembleklassificerare på varje delmängd. Flera klassificeringar utbildades på olika undergrupper. Dessa olika klassificeringar användes för att förutsäga de sekundära strukturerna av olika proteiner enligt proteinsekvenslängden. Experiment utförs på 25PDB, CB513, CASP10, CASP11, CASP12 och T100 dataset, och den goda prestandan på 86,38 %, 84,53 %, 85,51 %, 85,89 %, 85,55 % respektive 85,09 %. Experimentella resultat visade att vår metod överträffar andra toppmoderna metoder. Proteiner spelar en nyckelroll i nästan alla biologiska processer; de är grunden för livet. De deltar till exempel i upprätthållandet av cellens strukturella integritet, transport och lagring av små molekyler, katalys, reglering, signalering och immunsystemet. Det finns 20 olika aminosyror som bildar proteiner i naturen 1. Aminosyrorna i ett protein är förbundna i sekvens med karboxylgruppen av en aminosyra som bildar en peptidbindning med aminogruppen av nästa aminosyra. Proteinstruktur är avgörande för förståelsen av proteinfunktion. För att känna igen proteinernas proteinfunktioner på molekylär nivå är det ibland nödvändigt att bestämma deras 3D-struktur. Exakt och tillförlitligt förutsäga strukturer från proteinsekvenser är en av de mest utmanande uppgifterna i beräkningsbiologi 2. Protein sekundär struktur förutsägelse ger ett betydande första steg mot tertiär struktur förutsägelse, samt erbjuder information om proteinaktivitet, relationer och funktioner.
Baserat på en semi-random subrymdsmetod (PSRSM) och datapartition i REF, Ma et al. presenterade en ny arkitektur som använde Support Vector Machines (SVMs) som basklassare.
Protein Secondary Structure Prediction Based on Data Partition and Semi-Random Subspace Method
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}