Predicting β-Turns in Protein Using Kernel Logistic Regression
المؤلفون المشاركون
Sheng, Yu
Elbashir, Murtada Khalafallah
Wang, Jianxin
Wu, Fang-Xiang
Li, Min
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-02-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A β-turn is a secondary protein structure type that plays a significant role in protein configuration and function.
On average 25% of amino acids in protein structures are located in β-turns.
It is very important to develope an accurate and efficient method for β-turns prediction.
Most of the current successful β-turns prediction methods use support vector machines (SVMs) or neural networks (NNs).
The kernel logistic regression (KLR) is a powerful classification technique that has been applied successfully in many classification problems.
However, it is often not found in β-turns classification, mainly because it is computationally expensive.
In this paper, we used KLR to obtain sparse β-turns prediction in short evolution time.
Secondary structure information and position-specific scoring matrices (PSSMs) are utilized as input features.
We achieved Qtotal of 80.7% and MCC of 50% on BT426 dataset.
These results show that KLR method with the right algorithm can yield performance equivalent to or even better than NNs and SVMs in β-turns prediction.
In addition, KLR yields probabilistic outcome and has a well-defined extension to multiclass case.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Elbashir, Murtada Khalafallah& Sheng, Yu& Wang, Jianxin& Wu, Fang-Xiang& Li, Min. 2013. Predicting β-Turns in Protein Using Kernel Logistic Regression. BioMed Research International،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1005315
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Elbashir, Murtada Khalafallah…[et al.]. Predicting β-Turns in Protein Using Kernel Logistic Regression. BioMed Research International No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1005315
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Elbashir, Murtada Khalafallah& Sheng, Yu& Wang, Jianxin& Wu, Fang-Xiang& Li, Min. Predicting β-Turns in Protein Using Kernel Logistic Regression. BioMed Research International. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1005315
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1005315
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر