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J-GLOBAL ID：201702268350489178   整理番号：17A0415033

特徴融合とMSVM RFEを用いたDNA結合蛋白質の予測【Powered by NICT】

Predicting DNA-binding proteins using feature fusion and MSVM-RFE

著者 (6件)： Guoli Ji (Department of Automation, Xiamen University, 361005, China) ,  Yang Lin (Department of Automation, Xiamen University, 361005, China) ,  Qianmin Lin (Department of Automation, Xiamen University, 361005, China) ,  Guangzao Huang (Department of Automation, Xiamen University, 361005, China) ,  Wenbing Zhu (Department of Automation, Xiamen University, 361005, China) ,  Wenjie You (School of Electronic and Information Engineering, Fujian Normal University, Fuqing, 350300, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ASID  ページ： 109-112  発行年： 2016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： DNA結合蛋白質は細胞活性に重要な重要な役割を果たしている。DNA結合蛋白質の予測は重要であるが,かなり解決ない問題である。現在計算法によるDNA結合蛋白質の予測は,研究ホットスポットである。本論文では,多クラス特徴融合過程で生成した高次元特徴と特徴選択のためのMSVM RFEを採用し,代表的な特徴部分集合を得た。特徴部分集合を三十回10分割交差検定法により評価した。最後に,三つの典型的なデータセットによりこの方法-Protと他の方法と比較してこの方法の有効性を検証した。結果はDNA結合蛋白質を予測するこの方法は優れた効果を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *DNA結合タンパク質 ,  特徴選択 ,  部分集合 ,  ホットスポット ,  交差検証法 ,  高次元
準シソーラス用語： 細胞活性 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特徴融合 ,  DNA結合蛋白質 ,  予測