![](/images/graphics-bg.png)
Protein Remote Homology Detection Based on an Ensemble Learning Approach
المؤلفون المشاركون
Chen, Junjie
Liu, Bingquan
Huang, Dong
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-05-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Protein remote homology detection is one of the central problems in bioinformatics.
Although some computational methods have been proposed, the problem is still far from being solved.
In this paper, an ensemble classifier for protein remote homology detection, called SVM-Ensemble, was proposed with a weighted voting strategy.
SVM-Ensemble combined three basic classifiers based on different feature spaces, including Kmer, ACC, and SC-PseAAC.
These features consider the characteristics of proteins from various perspectives, incorporating both the sequence composition and the sequence-order information along the protein sequences.
Experimental results on a widely used benchmark dataset showed that the proposed SVM-Ensemble can obviously improve the predictive performance for the protein remote homology detection.
Moreover, it achieved the best performance and outperformed other state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Junjie& Liu, Bingquan& Huang, Dong. 2016. Protein Remote Homology Detection Based on an Ensemble Learning Approach. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098224
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Junjie…[et al.]. Protein Remote Homology Detection Based on an Ensemble Learning Approach. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098224
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Junjie& Liu, Bingquan& Huang, Dong. Protein Remote Homology Detection Based on an Ensemble Learning Approach. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098224
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1098224
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)