Identification of cytokine via an improved genetic algorithm
Identification of cytokine via an improved genetic algorithm
复制标题
通过改进的遗传算法识别细胞因子
DOI：
10.1007/s11704-014-4089-3
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发表时间：
2015-08
影响因子：
4.2
通讯作者：
Zou Quan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zeng Xiangxiang;Yuan Sisi;Huang Xianxian;Zou Quan
随着后基因组时代产生的蛋白质序列数量的爆炸性增长，从蛋白质中识别细胞因子并检测其生化机制的研究变得越来越重要。不幸的是，从蛋白质中鉴定细胞因子是具有挑战性的，这是由于缺乏对蛋白质提供的结构空间的理解以及在大量蛋白质中仅存在少量细胞因子的事实。鉴于蛋白质序列在概念上类似于词到意义的映射，本文研究了一种概率语言模型n-gram来提取蛋白质的特征。这项工作的第二个挑战是遗传算法，这是一种模拟自然选择过程的搜索启发式算法，用于开发一个分类器，以克服蛋白质不平衡问题，从而精确预测蛋白质中的细胞因子。在不平衡蛋白质数据集上的实验表明，该方法的预测能力优于传统算法。
With the explosive growth in the number of protein sequences generated in the postgenomic age, research into identifying cytokines from proteins and detecting their biochemical mechanisms becomes increasingly important. Unfortunately, the identification of cytokines from proteins is challenging due to a lack of understanding of the structure space provided by the proteins and the fact that only a small number of cytokines exists in massive proteins. In view of fact that a proteins sequence is conceptually similar to a mapping of words to meaning,n-gram, a type of probabilistic language model, is explored to extract features for proteins. The second challenge focused on in this work is genetic algorithms, a search heuristic that mimics the process of natural selection, that is utilized to develop a classifier for overcoming the protein imbalance problem to generate precise prediction of cytokines in proteins. Experiments carried on imbalanced proteins data set show that our methods outperform traditional algorithms in terms of the prediction ability.
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DOI：
--
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期刊：
--
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--
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J. Koza;James P. Rice