ABSTRACT Motivering: Att tilldela funktioner för okända gener baserade på olika storskaliga data är en nyckeluppgift inom funktionell genomik. Tidigare arbete om genfunktionsförutsägelse har tagit itu med detta problem med hjälp av oberoende klassificeringar för varje funktion. Men ett sådant tillvägagångssätt ignorerar strukturen av funktionella klass taxonomier, såsom Gene Ontology (GO). Över en hierarki av funktionella klasser, en grupp av oberoende klassificeringar där var och en förutsäger genmedlemskap till en viss klass kan producera en hierarkiskt inkonsekvent uppsättning av förutsägelser, där för en given gen en viss klass kan förutsägas positivt medan dess inkluderande föräldraklass förutsägs vara negativ. Att ta hänsyn till den hierarkiska strukturen löser sådana inkonsekvenser och ger en möjlighet att utnyttja alla klassificeringar i hierarkin för att uppnå högre specificitet av förutsägelser. Resultat: Vi utvecklade ett Bayesianskt ramverk för att kombinera flera klassificeringar baserat på de funktionella taxonomibegränsningarna. Med hjälp av en hierarki av stöd vektor maskin (SVM) klassificerare utbildade på flera datatyper, kombinerade vi förutsägelser i vårt Bayesian ramverk för att få den mest sannolika konsekventa uppsättningen av förutsägelser. Experiment visar att över en 105-node subhierarki av GO, vår Bayesian ram förbättrar förutsägelser för 93 noder. Som ytterligare en fördel ger vår metod också implicit kalibrering av SVM marginalutgångar till sannolikheter. Med hjälp av denna metod, gör vi funktionsförutsägelser för flera proteiner, och experimentellt bekräfta förutsägelser för proteiner som är involverade i mitos.
I REF föreslog författarna en lokal metod som använder en hierarki av SVM klassificeringar för förutsägelse av genfunktioner strukturerade enligt GO.
Hierarchical multi-label prediction of gene function
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}