Maschinelles Lernen zur Funktionsvorhersage für Proteine im großen Maßstab

用于大规模蛋白质功能预测的机器学习

• 批准号: 5250282
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Stefan Jähnichen
• 金额: --
• 依托单位: Fachgebiet Maschinelles Lernen/ Intelligente Datenanalyse
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2005-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5250282?language=en
• 关键词: Maschinelles; Lernen; zur; Funktionsvorhersage; Proteine

Die Funktionsvorhersage von Proteinen bleibt weiterhin zentrales Ziel des Projektes. Nachdem bisher hauptsächlich einzelne Informationsquellen - Sequenzalignments, generative Sequenzmodelle, Splice Sites und Genexpressionsdaten - separat behandelt wurden, bildet die Integration dieser weitgehend orthogonalen Informationsquellen einen Schwerpunkt in der kommenden Antragsphase. Gleichzeitig soll neben der bisher im Vordergrund stehenden statistischen Modellvalidierung die biologische Validierung der Prädiktionsmethoden durch eine verstärkte Zusammenarbeit mit Arbeitsgruppen aus der Biologie ein stärkeres Gewicht bekommen.

“蛋白质的功能与传播”是一种新方法。inchdem bisher hauptsächlich einzelne Informationsquellen -序列比对，生成序列模型，Splice Sites and Genexpressionsdaten - separbebehandelt wurden, bildet die Integration dieser weitgehend orthogonalen Informationsquellen einen Schwerpunkt in der kommenden antragphase。统计模型验证与生物学验证与Prädiktionsmethoden验证与verstärkte验证与生物学验证与Prädiktionsmethoden验证与verstärkte验证与生物学验证与verstärkte验证与生物学验证与verstärkte验证与生物学验证与stärkeres验证与生物学验证与stärkeres。