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NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.18 no.10, 2014년, pp.2562 - 2570
지상문 (Department of Computer Science and Engineering, Kyungsung University)
One of the important hints for inferring the function of unknown proteins is the knowledge about protein subcellular localization. Recently, there are considerable researches on the prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular localization. In...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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단백질의 세포내 위치예측 분야에서 성능이 높은 방법은? | 단백질의 세포내 위치예측 분야에서는 여러 다중레이블 분류 중에서 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 관계를 효과적으로 모델링할 수있는 분류체인 방법[14]과 레이블 멱집합 방법[15]이 성능이 높았다[5, 8, 9]. 본 논문에서는 레이블 멱집합 방법으로 기본 분류기를 구성하고, 각 다중레이블들이 예측될 확률을 구한다. | |
알려지지 않은 단백질의 기능에 대한 힌트를 얻기 위해 단백질이 존재하는 세포내 위치 예측을 하는 이유는? | 단백질이 존재하는 세포내 위치 예측은 알려지지 않은 단백질의 기능에 대한 힌트를 얻기 위해 수행한다[1-9]. 이는 동물, 식물, 곰팡이와 같은 진핵생물은 세포 내부의 정교한 구획과 세포소기관이 존재하는데, 이러한 세포내 위치마다 서로 다른 생화학적 환경이 생기고, 이러한 환경에서 단백질은 위치 특이적인 기능을 수행하기 때문이다[10]. | |
단백질이 존재하는 세포내 위치 예측을 하는 이유는? | 단백질은 대부분의 생명현상과 관련되어 있어서, 그 구조와 기능에 대한 연구가 활발하다. 단백질이 존재하는 세포내 위치 예측은 알려지지 않은 단백질의 기능에 대한 힌트를 얻기 위해 수행한다[1-9]. 이는 동물, 식물, 곰팡이와 같은 진핵생물은 세포 내부의 정교한 구획과 세포소기관이 존재하는데, 이러한 세포내 위치마다 서로 다른 생화학적 환경이 생기고, 이러한 환경에서 단백질은 위치 특이적인 기능을 수행하기 때문이다[10]. |
H.-B. Shen and K.-C. Chou, "A top-down approach to enhance the power of predicting human protein subcellular localization: Hum-mPLoc 2.0," Anaytical Biochemistry, vol. 394, no. 2, pp. 269-274, 2009.
S.-M. Chi and D. Nam, "WegoLoc: accurate prediction of protein subcellular localization using weighted gene ontology terms," Bioinformatics, vol. 28, no. 7, pp. 1028-1030, 2012.
J. He, H. Gu, and W. Liu, "Imbalanced multi-modal multi-label learning for subcellular localization prediction of human proteins with both single and multiple sites," Plos One, vol. 7, no. 6, e37155, 2012.
S. Mei, "Multi-label multi-kernel transfer learning for human protein subcellular localization," Plos One, vol. 7, no. 6, e37716, 2012.
G.-Z. Li, X. Wang, X. Hu, J.-M. Liu, and R.-W. Zhao, "Multilabel learning for protein subcellular location prediction," IEEE transactions on Nanobioscience, vol. 11, no. 3, pp. 237-243, 2012.
S. Wan, M.-W. Mak, and S.-Y. Kung, "mGOASVM: multi-label protein subcellular localization based on gene ontology and support vector machines," BMC Bioinformatics, 13:290, 2012.
W.-Z. Lin, J.-A. Fang, X. Xiao, and K.-C. Chou, "iLoc-Animal: a multi-label learning classifier for predicting subcellular localization of animal proteins," Molecular BioSystems, vol. 9, no. 4, pp. 634-644, 2013.
X. Wang and G.-Z. Li, "Multilabel learning via random label selection for protein subcellular multilocations prediction," IEEE transactions on computational biology and bioinformatics, vol. 10, no. 2, pp. 436-446, 2013.
H. Lodish, et al., Molecular cell biology, 6th ed. New York, NY:W. H. Freeman and Company, 2008.
G. Tsoumakas, I. Katakis, and I. Vlahavas, "Mining multi-label data," in Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Boston, MA: Springer, ch. 34, pp. 667-685, 2010.
G. Madjarov, D. Kocev, D. Gjorgjevikj, and S. Dzeroski, "An extensive experimental comparison of methods for multi-label learning," Pattern Recognition, vol. 45, no. 9, pp. 3084-3104, 2012.
M.-L. Zhang and Z-H. Zhou, "A review on multi-label learning algorithms," IEEE transactions on knowledge and data engineering, http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TKDE.2013.39.
J. Read, B. Pfahringer, H. Geoff, and F. Eibe, "Classifier Chains for Multi-label Classification," Machine Learning, vol. 85, no. 3. pp. 335-359, 2011.
J. Read, B. Pfahringer, and H. Geoff, "Multi-Label Classification using Ensembles of Pruned Sets," in Proceeding of the 8th IEEE International Conference on Data Mining, pp. 995-1000, 2008.
D. Price, S. Knerr, L. Personnaz, and G. Dreyfus, "Pairwise neural network classifiers with probabilistic outputs," in Neural Information Processing Systems, vol. 7, pp. 1109-1116, 1995.
T. Hastie and R. Tibshirani, "Classification by pairwise coupling," The Annals of Statistics, vol. 26, no. 1, pp. 451-471, 1998.
T.-F. Wu, C.-J. Lin, and R.C. Weng, "Probability estimates for multi-class classification by pairwise coupling," Journal of Machine Learning Research, vol. 5, pp. 975-1005. 2004.
T.G. Dietterich and G. Bakiri, "Solving multiclass learning problems via error-correcting output codes," Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 2, pp. 263-286. 1995.
E.L. Allwein, R.E. Schapire, and Y. Singer, "Reducing multiclass to binary: a unifying approach for margin classifier," Journal of Machine Learning Research, vol. 1, pp. 113-141. 2001.
S. Escalera, O. Pujol, and P. Radeva, "Separability of ternary codes for sparse designs of error-correcting output codes," Pattern Recognition Letters, vol. 30, pp. 285-297. 2009.
T.-K. Huang, R.C. Weng, and C.-J. Lin, "Generalized Bradley-Terry models and multi-class probability estimates," Journal of Machine Learning Research, vol. 7, pp. 85-115. 2006.
S.-M. Chi, "Prediction of protein subcellular localization by weighted gene ontology terms," Biochemical and biophysical research communications, vol. 399, no. 3, pp. 402-405, 2010.
G. Tsoumakas, E. Spyromitros-Xioufis, J. Vilcek, I. Vlahavas, "Mulan: a java library for multi-Label learning," Journal of Machine Learning Research, vol. 12, pp. 2411-2414. 2011.
C.-C. Chang and C.-J. Lin, "LIBSVM : a library for support vector machines," ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, vol. 2, Issue 3, pp. 27:1-27:27, 2011.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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