Bakgrund: Detaljerad kunskap om den subcellulära placeringen av varje uttryckt protein är avgörande för en fullständig förståelse av dess funktion. Fluorescencemicroscopy, i kombination med metoder för fluorescerande taggning, är den mest lämpliga nuvarande metoden för proteom-omfattande bestämning av subcellulär plats. Tidigare arbete har visat att neurala nätverk klassificerare kan särskilja alla större protein subcellulära lokaliseringsmönster i både 2D och 3D fluorescence mikroskop bilder. Med utgångspunkt i dessa resultat, utvärderar vi här nya klassificeringar och funktioner för att förbättra igenkännandet av protein subcellulära lokaliseringsmönster i både 2D och 3D fluorescence mikroskop bilder. Vi rapporterar här en grundlig jämförelse av prestandan på detta problem av åtta olika state-of-the-art klassificeringsmetoder, inklusive neurala nätverk, stödja vektormaskiner med linjär, polynom, radial bas, och exponentiellt radial bas kärnan funktioner, och ensemble metoder som AdaBoost, Baging, och blandningar-of-Experts. Tiofaldig korsvalidering användes för att utvärdera varje klassificerare med olika parametrar på olika Subcellulära Platsfunktionsuppsättningar som representerar både 2D- och 3D-fluorescensmikroskopbilder, inklusive nya funktionsuppsättningar som innehåller funktioner som härrör från Gabor och Daubechies wavelet transforms. Efter att optimala parametrar valts för var och en av de åtta klassificeringarna bildades optimala majoritetsröstande ensembleklassare för varje funktionsuppsättning. Jämförelse av resultat för varje bild för alla åtta klassificeringar gör det möjligt att uppskatta den lägre bundet klassificering felfrekvensen för varje subcellulärt mönster, som vi tolkar för att återspegla den fraktion av celler vars mönster förvrängs av mitos, celldöd eller förvärvsfel. Sammantaget fick vi statistiskt signifikanta förbättringar i klassificeringsnoggrannheten jämfört med de bästa tidigare publicerade resultaten, där den totala felprocenten minskade med en tredjedel till hälften och med den genomsnittliga noggrannheten för enstaka 2D-bilder var högre än 90 procent för första gången. Klassificeringsnoggrannheten för de lättförvirrade endomembranfacken (endoplasmaretikulum, Golgi, endosomer, lysosomer) förbättrades med 5–15 %. Vi uppnådde ytterligare förbättringar när klassificeringen genomfördes på bilduppsättningar snarare än på enskilda cellbilder. Tillgången till exakta, snabba, automatiserade klassificeringssystem för protein lokaliseringsmönster i kombination med hög genomströmning fluorescence mikroskop avbildning tekniker möjliggör en ny subfield av proteomics, plats proteomics. Noggrannheten och känsligheten hos detta tillvägagångssätt är ett viktigt alternativ till uppdrag med låg upplösning genom kuration eller sekvensbaserad förutsägelse.
En jämförelse av åtta olika klassificeringar på problemet med att särskilja alla 480 stora protein subcellulära lokaliseringsmönster i både 2D och 3D fluorescence mikroskop bilder har utförts REF.
Boosting accuracy of automated classification of fluorescence microscope images for location proteomics
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}