Sequence-Based Prediction of RNA-Binding Proteins Using Random Forest with Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The prediction of RNA-binding proteins is one of the most challenging problems in computation biology.
Although some studies have investigated this problem, the accuracy of prediction is still not sufficient.
In this study, a highly accurate method was developed to predict RNA-binding proteins from amino acid sequences using random forests with the minimum redundancy maximum relevance (mRMR) method, followed by incremental feature selection (IFS).
We incorporated features of conjoint triad features and three novel features: binding propensity (BP), nonbinding propensity (NBP), and evolutionary information combined with physicochemical properties (EIPP).
The results showed that these novel features have important roles in improving the performance of the predictor.
Using the mRMR-IFS method, our predictor achieved the best performance (86.62% accuracy and 0.737 Matthews correlation coefficient).
High prediction accuracy and successful prediction performance suggested that our method can be a useful approach to identify RNA-binding proteins from sequence information.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ma, Xin& Guo, Jing& Sun, Xiao. 2015. Sequence-Based Prediction of RNA-Binding Proteins Using Random Forest with Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055441
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ma, Xin…[et al.]. Sequence-Based Prediction of RNA-Binding Proteins Using Random Forest with Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055441
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ma, Xin& Guo, Jing& Sun, Xiao. Sequence-Based Prediction of RNA-Binding Proteins Using Random Forest with Minimum Redundancy Maximum Relevance Feature Selection. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1055441
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1055441
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