Motivering: Vik igenkänning är ett viktigt steg i proteinstruktur och funktionsförutsägelse. Traditionella sekvensjämförelsemetoder misslyckas med att identifiera tillförlitliga homologier med låg sekvensidentitet, medan taxonomiska metoder är effektiva alternativ, men deras förutsägelser är cirka 70%, som fortfarande är relativt låga för praktisk användning. Resultat: I denna studie presenteras en enkel och kraftfull metod för taxonomisk veckigenkänning, som kombinerar stöd vektor maskin (SVM) med autocross-covariance (ACC) transformation. Den evolutionära informationen som representeras i form av positionsspecifika poängmatriser omvandlas till en serie vektorer med fast längd genom ACC-omvandling och dessa vektorer matas sedan in i en SVM-klassificerare för veckigenkänning. Sekvensföljdseffekten kan effektivt fångas upp av detta system. Experiment utförs på det allmänt använda D-B-datasetet respektive motsvarande utvidgade dataset. Den föreslagna metoden, kallad ACCFold, får en total noggrannhet på 70,1 % på D-B-datauppsättningen, som är högre än de viktigaste befintliga taxonomiska metoderna med 2–14 %. Dessutom uppnår metoden en total noggrannhet på 87,6 % för det utvidgade datasetet, vilket överträffar de stora befintliga taxonomiska metoderna med 9–17 %. Dessutom får vår metod en total noggrannhet på 80,9% för 86-faldig och 77,2% för 199-faldig. Dessa resultat visar att ACCFold-metoden ger den senaste prestandan för taxonomisk veck igenkänning. Tillgänglighet: Källkoden för ACC transformation är fritt tillgänglig på
Dong m.fl. REF föreslog autocross-covariance 90 (ACC) transformation för proteinveck igenkänning.
A new taxonomy-based protein fold recognition approach based on autocross-covariance transformation
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}