Using the Relevance Vector Machine Model Combined with Local Phase Quantization to Predict Protein-Protein Interactions from Protein Sequences
المؤلفون المشاركون
You, Zhu-Hong
An, Ji-Yong
Fang, Yu-Hong
Zhao, Yu-Jun
Zhang, Ming
Fanrong, Meng
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose a novel computational method known as RVM-LPQ that combines the Relevance Vector Machine (RVM) model and Local Phase Quantization (LPQ) to predict PPIs from protein sequences.
The main improvements are the results of representing protein sequences using the LPQ feature representation on a Position Specific Scoring Matrix (PSSM), reducing the influence of noise using a Principal Component Analysis (PCA), and using a Relevance Vector Machine (RVM) based classifier.
We perform 5-fold cross-validation experiments on Yeast and Human datasets, and we achieve very high accuracies of 92.65% and 97.62%, respectively, which is significantly better than previous works.
To further evaluate the proposed method, we compare it with the state-of-the-art support vector machine (SVM) classifier on the Yeast dataset.
The experimental results demonstrate that our RVM-LPQ method is obviously better than the SVM-based method.
The promising experimental results show the efficiency and simplicity of the proposed method, which can be an automatic decision support tool for future proteomics research.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
An, Ji-Yong& Fanrong, Meng& You, Zhu-Hong& Fang, Yu-Hong& Zhao, Yu-Jun& Zhang, Ming. 2016. Using the Relevance Vector Machine Model Combined with Local Phase Quantization to Predict Protein-Protein Interactions from Protein Sequences. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097890
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
An, Ji-Yong…[et al.]. Using the Relevance Vector Machine Model Combined with Local Phase Quantization to Predict Protein-Protein Interactions from Protein Sequences. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097890
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
An, Ji-Yong& Fanrong, Meng& You, Zhu-Hong& Fang, Yu-Hong& Zhao, Yu-Jun& Zhang, Ming. Using the Relevance Vector Machine Model Combined with Local Phase Quantization to Predict Protein-Protein Interactions from Protein Sequences. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097890
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097890
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