Annoteringen av genomisk information är en stor utmaning inom biologi och bioinformatik. Befintliga databaser med kända genfunktioner är ofullständiga och benägna att fel, och de bimolecular experiment som behövs för att förbättra dessa databaser är långsamma och kostsamma. Medan beräkningsmetoder är inte en ersättning för experimentell verifiering, de kan hjälpa på två sätt: algoritmer kan hjälpa i kuration av genannoteringar genom att automatiskt föreslå felaktigheter, och de kan förutsäga tidigare oidentifierade genfunktioner, accelerera hastigheten av genfunktion upptäckt. I detta arbete utvecklar vi en algoritm som uppnår båda målen med hjälp av djupa autoencoder neurala nätverk. Med experiment på genanmärkningsdata från Gene Ontology-projektet visar vi att djupa autoenkodernätverk uppnår bättre prestanda än andra standardmetoder för maskininlärning, inklusive den populära trunkerade singular value sönderdelningen.
Experiment visar att djup AE kan utforska de djupa sambanden mellan proteiner och GO termer och uppnå bättre prestanda än andra grunda maskininlärning baserade funktion förutsägelser metoder, inklusive tSVD REF.
Deep autoencoder neural networks for gene ontology annotation predictions
{'venue': "BCB '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}