Vi presenterar en ny ab initio prediktor av protein enzymatisk klass. Prediktorn kan klassificera proteiner, enbart baserade på deras sekvenser, i en av sex klasser som extraherats från enzymets klassificeringsschema (EC) och utbildas i en stor, kurerad databas med över 6.000 icke-redundanta proteiner som vi har sammanställt i detta arbete. Prediktorn drivs av en ensemble av N-to-1 Neural Network, en ny arkitektur som vi nyligen utvecklat. N-to-1 Neural Networks fungerar på hela sekvensen och inte på fördefinierade funktioner. Alla motiv med en fördefinierad längd (31 rester i detta arbete) beaktas och komprimeras av ett N-to-1 Neural Network till en funktion vektor som automatiskt bestäms under träningen. Vi testar vår prediktor i 10-faldig korsvalidering och få toppmoderna resultat, med en 96% korrekt klassificering och 86% generaliserad korrelation. Alla sex klasser förutspås med en specificitet på minst 80 % och falska positiva värden som aldrig överstiger 7 %. Vi undersöker för närvarande förbättrade indatakodningssystem som inkluderar strukturell information, och analyserar utbildade nätverk till gruvmotiv som är mest informativa för förutsägelsen, därför sannolikt, funktionellt relevant.
I REF presenterades en ny ab initio prediktor av protein enzymatisk klass.
Accurate prediction of protein enzymatic class by N-to-1 Neural Networks
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}