利用深度神经网络实现近乎完美的蛋白质多标签分类
生物大分子
2017-04-03 v1 机器学习
机器学习
摘要
人工神经网络（ANN）近期在图像与声音处理及分类问题中的成功应用，使其在机器学习工具中获得了当之无愧的普及。在已知蛋白质残基序列的情况下，ANN 也被用于预测蛋白质的家族或功能。在此，我们提出了两种具有多标签分类能力的新型 ANN，在将蛋白质序列分类为 698 个 UniProt 家族（AUC=99.99%）和 983 个 Gene Ontology 类别（AUC=99.45%）时，展现出了极高的准确率。
引用
@article{arxiv.1703.10663,
title = {Near Perfect Protein Multi-Label Classification with Deep Neural Networks},
author = {Balazs Szalkai and Vince Grolmusz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.10663},
year = {2017}
}