Predicting Subcellular Localization of Apoptosis Proteins Combining GO Features of Homologous Proteins and Distance Weighted KNN Classifier
المؤلفون المشاركون
Wang, Xiao
Li, Hui
Wang, Rong
Zhang, Qiuwen
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Apoptosis proteins play a key role in maintaining the stability of organism; the functions of apoptosis proteins are related to their subcellular locations which are used to understand the mechanism of programmed cell death.
In this paper, we utilize GO annotation information of apoptosis proteins and their homologous proteins retrieved from GOA database to formulate feature vectors and then combine the distance weighted KNN classification algorithm with them to solve the data imbalance problem existing in CL317 data set to predict subcellular locations of apoptosis proteins.
It is found that the number of homologous proteins can affect the overall prediction accuracy.
Under the optimal number of homologous proteins, the overall prediction accuracy of our method on CL317 data set reaches 96.8% by Jackknife test.
Compared with other existing methods, it shows that our proposed method is very effective and better than others for predicting subcellular localization of apoptosis proteins.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xiao& Li, Hui& Zhang, Qiuwen& Wang, Rong. 2016. Predicting Subcellular Localization of Apoptosis Proteins Combining GO Features of Homologous Proteins and Distance Weighted KNN Classifier. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096968
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xiao…[et al.]. Predicting Subcellular Localization of Apoptosis Proteins Combining GO Features of Homologous Proteins and Distance Weighted KNN Classifier. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096968
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xiao& Li, Hui& Zhang, Qiuwen& Wang, Rong. Predicting Subcellular Localization of Apoptosis Proteins Combining GO Features of Homologous Proteins and Distance Weighted KNN Classifier. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1096968
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1096968
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