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J-GLOBAL ID：202002240983030228   整理番号：20A1948896

VacPred:機械学習技術を用いた植物液胞蛋白質の配列ベース予測【JST・京大機械翻訳】

VacPred: Sequence-based prediction of plant vacuole proteins using machine-learning techniques

著者 (2件)： Yadav Arvind Kumar (Department of Biotechnology and Bioinformatics, Jaypee University of Information Technology, Solan, Himachal Pradesh, India) ,  Singla Deepak (School of Agricultural Biotechnology, Punjab Agricultural University, Ludhiana, Punjab, India)
資料名： Journal of Biosciences  (Journal of Biosciences)
巻： 45  号： 1  ページ： 106  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0652A  ISSN： 0250-5991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロテオームの細胞内局在予測は,大規模ゲノムまたはプロテオーム配列決定プロジェクトの主要な目標の1つであり,計算モデリング技術の助けで可能な遺伝子機能を定義する。以前に,マルチラベル分類システムを用いたこの目的のために異なる方法が開発され,高レベルの精度を達成した。しかし,植物液胞蛋白質の著者らのブラインドデータセットの検証の間,それらは,ΔΨ1.3%から48.5%までの精度値範囲で貧弱な性能を有することを観察した。結果は,以前に開発した方法が植物液胞蛋白質予測に対して非常に正確でなく,より正確で信頼できるアルゴリズムを開発する必要性を強調することを示した。本研究では,PSSMベースモデルと同様に様々な組成を開発し,以前に開発した方法よりも高い精度を達成した。著者らは,著者らの最良モデルが,ブラインドデータセット上で,現在利用可能なツールよりはるかに良い,~63%の精度を達成したことを示した。さらに,LinuxとWindowプラットフォームの両方に適合する,GUIベースの自由ソフトウェアの形式で,著者らの最良モデルを実行した。このソフトウェアは,ダウンロードのために自由に利用可能である。Copyright Indian Academy of Sciences 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *液胞 ,  *タンパク質 ,  ゲノム ,  ソフトウェア ,  ダウンロード ,  Linux ,  サポートベクトルマシン ,  プロテオーム
準シソーラス用語： フリーソフトウェア ,  細胞内局在 ,  遺伝子機能 ,  機械学習技術 ,  マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ソフトウェア ,  細胞内局在 ,  サポートベクトルマシン ,  液胞

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  植物 ,  液胞 ,  蛋白質 ,  予測