Abstract-Consistency och fullständig biomolecular annotations är en nyckelpunkt för korrekt tolkning av biologiska experiment. Men sambanden mellan gener (eller proteiner) och egenskaper som är korrekt kommenterade är bara några av alla de existerande. Allteftersom tiden går, ökar de i antal och blir mer användbara, men de är fortfarande ofullständiga och några av dem felaktiga. För att stödja och påskynda deras tidskrävande kurationsförfarande och för att förbättra sammansättningen av tillgängliga annoteringar är därför beräkningsmetoder som kan tillhandahålla en rangordnad lista över förutsagda annoteringar mycket användbara. Med utgångspunkt från ett tidigare arbete på automatisk förutsägelse av Gene Ontology (GO) annoteringar baserat på Singular Value Decomposition av annotationsmatrisen, där varje matris element motsvarar associationen av en gen med en funktion, föreslår vi användningen av en modifierad Probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA) algoritm, namngiven pLSAnorm, för att bättre utföra en sådan förutsägelse. pLSA är en statistisk teknik från det naturliga språk bearbetningsfältet, som inte har använts i bioinformatik annotation förutsägelse ännu; den drar nytta av latent information som finns i de analyserade data co-occurences. Vi bevisade effektiviteten av pLSAnorm prediktion metod genom att utföra k-faldig korsvalidering av GO annoteringar av två organismer, Gallus gallus och Bos taurus. Erhållna resultat visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är.
En framgångsrik tillämpning av PLSA är i det bioinformatiska sammanhanget där det tillämpas för förutsägelse av Gene Ontology annotations REF.
Probabilistic Latent Semantic Analysis for prediction of Gene Ontology annotations
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}