Prediction of Protein Structure Classes Using Support Vector Machine (SVM) Classifier
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Date
2016
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
FACULTY OF MATHEMATICS AND INFORMATICS - MOHAMED BOUDIAF UNIVERSITY - M’SILA
Abstract
Les protéines contrôlent toutes les fonctions biologiques des espèces vivantes. La
structure des protéines est composée de quatre grandes classes incluant all-α classe, all-
β classe, α / β classe et α + β classe. Chaque classe a une fonction différente en fonction
de leur nature. En raison de la grande exploration des séquences de protéines dans les
banques de données, l'identification des classes de structure de protéines est difficile
par les méthodes conventionnelles en ce qui concerne le coût et le temps. En regardant
l'importance des classes de structures de protéines, il est donc hautement souhaitable
de développer un modèle de calcul pour distinguer les classes de structure de protéines
avec une grande précision. A cet effet, nous utilisons (SVM) Support Vector Machine.
Trois systèmes d'extraction des caractéristiques du nom de composition d'acides
aminés, de dipeptide Composition et une combinaison de tous les deux sont utilisées
pour explorer des informations précieuses à partir de séquences de protéines. La
performance du modèle proposé est évaluée en utilisant le 25PDB ensemble de données
commun. Le pourcentage de réussite du modèle proposé est 54,085%.
Description
Keywords
Bioinformatiques, Support Vector Machine (SVM), les classes des structures de protéine.