Bakgrund: Vi undersöker om annotering av genfunktionen kan förbättras med hjälp av ett klassificeringssystem som är medvetet om att funktionella klasser är organiserade i en hierarki. Klassificeringarna tittar på phylogene deskriptorer, sekvensbaserade attribut, och förutsagd sekundär struktur. Vi diskuterar tre Bayesianska modeller och jämför deras prestanda i form av prediktiv noggrannhet. Dessa modeller är den vanliga multinomala logitmodellen (MNL), en hierarkisk modell baserad på en uppsättning inbäddade MNL-modeller, och en MNL-modell med en tidigare modell som inför korrelationer mellan parametrarna för klasser som finns i närheten i hierarkin. Vi tillhandahåller också ett nytt system för att kombinera olika informationskällor. Vi använder dessa modeller för att förutsäga den funktionella klassen av öppna läsramar (ORF) från E. coli genomet.
En Bayesiansk modell som består av en uppsättning inbäddade multinomala logitmodeller, där en föregående beskrivning av korrelationer av parametrar för närliggande GO-termer tränas av hierarkin, har föreslagits i REF.
Gene function classification using Bayesian models with hierarchy-based priors
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Medicine']}