Bakgrund: Bioluminescens är en process där ljus avges av en levande organism. De flesta varelser som avger ljus är havsdjur, men vissa insekter, växter, svampar etc, avger också ljus. Den biotekniska tillämpningen av bioluminescens har blivit rutin och anses vara nödvändig för många medicinska och allmänna tekniska framsteg. Identifiering av bioluminescerande proteiner är mer utmanande på grund av deras dåliga likhet i sekvens. Hittills har ingen specifik metod rapporterats för att identifiera bioluminescentproteiner från primärsekvensen. Resultat: I denna uppsats föreslår vi en ny prediktiv metod som använder en Support Vector Machine (SVM) och fysikaliskkemiska egenskaper för att förutsäga bioluminescerande proteiner. BLProt tränades med hjälp av ett dataset bestående av 300 bioluminescentproteiner och 300 icke-bioluminescentproteiner, och utvärderades av en oberoende uppsättning av 141 bioluminescentproteiner och 18202 icke-bioluminescentproteiner. För att identifiera de mest framträdande funktionerna har vi utfört funktionsval med tre olika filtermetoder, ReliefF, infogain och mRDR. Vi valde fem olika funktionsundergrupper genom att minska antalet funktioner, och prestandan för varje funktion delmängd utvärderades. Slutsats: BLProt uppnår 80% noggrannhet från träning (5 gånger korsvalidationer) och 80.06% noggrannhet från testning. BLProts prestanda jämfördes med BLAST och HMM. Hög förutsägelse noggrannhet och framgångsrik förutsägelse av hypotetiska proteiner tyder på att BLProt kan vara en användbar metod för att identifiera bioluminescerande proteiner från sekvensinformation, oavsett deras sekvenslikhet. BLProt-programvaran finns tillgänglig på
Kandaswamy m.fl. REF använt ReliefF och stöd vektor maskin för förutsägelse av bioluminiscent proteiner.
BLProt: prediction of bioluminescent proteins based on support vector machine and relieff feature selection
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology', 'Computer Science']}