基于元胞自动机的人工免疫系统在增强自动化蛋白质预测中的详细报告
人工智能
2013-12-12 v1 计算工程、金融与科学
摘要
人工免疫系统（AIS-MACA）是一种新颖的计算智能技术，可用于增强自动化蛋白质预测系统的适应性，并为系统引入更多的并行性。现有的大多数方法是顺序的，将输入分为四大类，且这些方法是针对相似序列设计的。AIS-MACA 旨在从与具有混合和混合变化的训练序列共享模糊区相似性和同一性的序列中识别出十个类别。该方法还预测二级结构的三种状态（螺旋、链和卷曲）。我们的综合设计考虑了 10 种特征选择方法和 4 种分类器，以开发基于 MACA（多吸引子元胞自动机）的分类器，这些分类器针对十个类别中的每一个进行构建。我们使用模糊区和 1-高相似性基准数据集对所提出的分类器进行了测试，与三十多种现代竞争预测器相比，结果表明 AIS-MACA 提供了最佳的整体准确率，根据数据集的不同，准确率在 80% 到 89.8% 之间。
引用
@article{arxiv.1310.4342,
title = {An Extensive Report on Cellular Automata Based Artificial Immune System for Strengthening Automated Protein Prediction},
author = {Pokkuluri Kiran Sree and Inampudi Ramesh Babuhor and SSSN Usha Devi N3},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.4342},
year = {2013}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:0801.4312 by other authors