En ensemble klassificera metod för microRNA prekursor (pre-miRNA) klassificering föreslogs baserat på att kombinera en uppsättning heterogena algoritmer inklusive stöd vektor maskin (SVM), k-nearest grannar (kNN) och slumpmässiga skog (RF), sedan agregera deras förutsägelse genom ett röstningssystem. Dessutom, den föreslagna algoritmen, klassifikationen prestanda förbättrades också med hjälp av diskriminerande funktioner, självförvar och dess derivat, som har visat unika strukturella robusthet egenskaper pre-miRNAs. Dessa är tillämpliga för olika arter. Genom att tillämpa förbearbetningsmetoder-både en korrelationsbaserad funktionsval (CFS) med genetisk algoritm (GA) sökmetod och en modifierad-syntetisk Minoritet Oversampling Technique (SMOTE) baging ombalansering metod-förbättring i prestandan av denna ensemble observerades. Den övergripande förutsägelsenoggrannheten som erhölls genom 10 körningar med 5-faldig korsvalidering (CV) var 96,54 %, med en känslighet på 94,8 % och en specificitet på 98,3 % – detta är bättre med avvägningskänslighet och specificitetsvärden än med andra state-of-the-art-metoder. ensemblemodellen applicerades på djur, växter och virus pre-miRNA och uppnådde hög noggrannhet, >93%. Att utnyttja den diskriminerande uppsättningen av utvalda funktioner tyder också på att pre-miRNAs har hög inneboende strukturell robusthet jämfört med andra stamslingor. Vår heterogena ensemblemetod gav en relativt mer tillförlitlig förutsägelse än de som använder en enda klassificering. Vårt program finns på http://ncrna-pred.com/premiRNA.html.
REF ) tillämpade en heterogen ensemble för pre-miRNA i deras experiment genom att använda rösta för en uppsättning av klassificeringar inklusive en stöd vektor maskin, k-NN och slumpmässiga skogar.
Heterogeneous ensemble approach with discriminative features and modified-SMOTEbagging for pre-miRNA classification
{'venue': 'Nucleic Acids Research', 'journal': 'Nucleic Acids Research', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}