Vi introducerar en ny representations- och funktionsextraktionsmetod för biologiska sekvenser. Namngivna biovektorer (BioVec) för att hänvisa till biologiska sekvenser i allmänhet med proteinvektorer (ProtVec) för proteiner (aminosyrasekvenser) och genvektorer (GeneVec) för gensekvenser, kan denna representation i stor utsträckning användas i tillämpningar av djupinlärning inom proteomik och genomik. I det här pappret fokuserar vi på proteinvektorer som kan användas i ett brett spektrum av bioinformatikundersökningar såsom familjeklassificering, proteinvisualisering, strukturförutsägelse, oordnad proteinidentifiering och protein-proteininteraktionsförutsägelse. I denna metod antar vi artificiella neurala nätverk närmar sig och representerar en proteinsekvens med en enda tät n-dimensionell vektor. För att utvärdera denna metod, tillämpar vi den i klassificering av 324018 proteinsekvenser som erhållits från schweizisk-Prot som tillhör 7 027 proteinfamiljer, där en genomsnittlig familj klassificering noggrannhet på 93% ± 0,06% erhålls, överträffar befintliga familj klassificeringsmetoder. Dessutom använder vi ProtVec representation för att förutsäga oordnade proteiner från strukturerade proteiner. Två databaser av oordnade sekvenser används: DisProt-databasen samt en databas med de oordnade regionerna av nukleoporiner rika på fenylalanin-glycinrepeter (FG-Nups). Med hjälp av stöd vektor maskin klassificerar, FG-Nup sekvenser skiljer sig från strukturerade proteinsekvenser som finns i Protein Data Bank (PDB) med en 99,8% noggrannhet, och ostrukturerade DisProt sekvenser är differentierade från strukturerade DisProt sekvenser med 100,0% noggrannhet. Dessa resultat indikerar att genom att endast tillhandahålla sekvensdata för olika proteiner in i denna modell, exakt information om proteinstrukturen kan bestämmas. Viktigt är att denna modell endast behöver tränas en gång och sedan kan tillämpas för att extrahera en omfattande uppsättning information om proteiner av intresse. Dessutom kan denna representation betraktas som förutbildning för olika tillämpningar av djupt lärande inom bioinformatik.
I REF har de tillämpat word2vek arkitektur på de biologiska sekvenserna. Och introducerade en ny representation som kallas biovektorer (BioVec) för de biologiska sekvenserna med ProtVec för proteinsekvenser och GeneVec för gensekvenser.
Continuous Distributed Representation of Biological Sequences for Deep Proteomics and Genomics