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J-GLOBAL ID：201802239510130548   整理番号：18A1907980

蛋白質機能予測のための非類似性空間表現と自動特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Dissimilarity Space Representations and Automatic Feature Selection for Protein Function Prediction

著者 (4件)： De Santis Enrico (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, Via Eudossiana 18, University of Rome “La Sapienza”, Rome, 00184, Italy) ,  Martino Alessio (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, Via Eudossiana 18, University of Rome “La Sapienza”, Rome, 00184, Italy) ,  Rizzi Antonello (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, Via Eudossiana 18, University of Rome “La Sapienza”, Rome, 00184, Italy) ,  Mascioli Fabio Massimo Frattale (Department of Information Engineering, Electronics and Telecommunications, Via Eudossiana 18, University of Rome “La Sapienza”, Rome, 00184, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-8  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴縮小/選択技術と共に,非類似性空間は,構造化(および多分非計量的)領域におけるパターン認識問題を扱うとき,主流アプローチの間にある。本研究では,蛋白質がそれらの一次および三次構造を与えられた構造化データの精液例である,生物学的関連応用における非類似性空間表現,すなわち蛋白質機能分類を研究することを目的とした。具体的には,完全非類似性行列と完全非類似性行列の次元縮小版の両方に依存する2つの異なる解析を提案し,それにより,任意の標準分類アルゴリズムを用いることができるように,構造化領域から実数値特徴ベクトルへのパターン認識問題をキャスティングした。第3のハイブリッド解析では,異なる表現を利用したクラスタリングベースのオニオン分類器を用いた。大腸菌プロテオームのサブセットについて行った最初の結果は有望であり,本研究で示した解析のいくつかは,野外専門家に適しており,自然科学と計算知能技術の間のギャップをさらに橋渡しする可能性がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *タンパク質 ,  プロテオーム ,  クラスタ化 ,  構造形成 ,  次元縮小 ,  パターン認識 ,  部分集合 ,  人工知能 ,  大腸菌 ,  タマネギ ,  精液 ,  鋳造 ,  *特徴選択 ,  *予測
準シソーラス用語： *非類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 蛋白質機能 ,  予測 ,  非類似性 ,  空間表現 ,  特徴選択