Multi-Instance Multilabel Learning with Weak-Label for Predicting Protein Function in Electricigens
المؤلفون المشاركون
Wu, Jian-Sheng
Hu, Hai-Feng
Yan, Shan-Cheng
Tang, Li-Hua
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nature often brings several domains together to form multidomain and multifunctional proteins with a vast number of possibilities.
In our previous study, we disclosed that the protein function prediction problem is naturally and inherently Multi-Instance Multilabel (MIML) learning tasks.
Automated protein function prediction is typically implemented under the assumption that the functions of labeled proteins are complete; that is, there are no missing labels.
In contrast, in practice just a subset of the functions of a protein are known, and whether this protein has other functions is unknown.
It is evident that protein function prediction tasks suffer from weak-label problem; thus protein function prediction with incomplete annotation matches well with the MIML with weak-label learning framework.
In this paper, we have applied the state-of-the-art MIML with weak-label learning algorithm MIMLwel for predicting protein functions in two typical real-world electricigens organisms which have been widely used in microbial fuel cells (MFCs) researches.
Our experimental results validate the effectiveness of MIMLwel algorithm in predicting protein functions with incomplete annotation.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wu, Jian-Sheng& Hu, Hai-Feng& Yan, Shan-Cheng& Tang, Li-Hua. 2015. Multi-Instance Multilabel Learning with Weak-Label for Predicting Protein Function in Electricigens. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056154
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wu, Jian-Sheng…[et al.]. Multi-Instance Multilabel Learning with Weak-Label for Predicting Protein Function in Electricigens. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056154
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wu, Jian-Sheng& Hu, Hai-Feng& Yan, Shan-Cheng& Tang, Li-Hua. Multi-Instance Multilabel Learning with Weak-Label for Predicting Protein Function in Electricigens. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056154
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1056154
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