Abstract-Associating funktionell information med biologiska sekvenser är fortfarande en utmaning för maskininlärningsmetoder. Prestandan hos dessa metoder beror ofta på härledda prediktiva egenskaper från de sekvenser som söks för att klassificeras. Feature generation är ett svårt problem, eftersom kopplingen mellan sekvens funktioner och den sökta egenskapen inte är känd a priori. Det är ofta domänexperters uppgift eller uttömmande funktionsuppräkningsteknik för att generera några få funktioner vars prediktiva kraft sedan testas i samband med klassificering. I detta dokument föreslås en evolutionär algoritm för att effektivt utforska ett stort funktionsutrymme och generera prediktiva funktioner från sekvensdata. Effektiviteten av algoritmen demonstreras på en viktig komponent av gen-finding problem, DNA splice plats förutsägelse. Denna applikation väljs på grund av komplexiteten i de funktioner som krävs för att uppnå hög klassificering noggrannhet och precision. Våra resultat testar effektiviteten av de erhållna funktionerna i samband med klassificering av Support Vector Machines och visar betydande förbättring i noggrannhet och precision över state-of-the-art metoder.
Dessutom har U. Kamath et al REF rensat den evolutionära algoritmmetoden för funktionsgenerering från sekvensdata och dess tillämpning på DNA Sclice Site Prediction.
An Evolutionary Algorithm Approach for Feature Generation from Sequence Data and Its Application to DNA Splice Site Prediction
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}