Predicción de la estructura secundaria de proteínas usando máquinas de soporte vectorial

Título en ingles: Protein secondary structure prediction    using  support vector machines Abstract : Among the computational methods used for predicting secondary structure proteins highlights the use of support vector machines. This research shows the predicted secondary structure of protein from its primary amino acid sequence using Support Vector Machines. As inputs, in the proposed methodology, features are used from different structural motifs or text strings associated with the primary structure which represents the secondary structure, such as R-group and the probability that the amino acid at position adopts a central particular secondary structure. For feature extraction method is used coding of sequences in which each symbol in the primary structure is associated with each symbol in the secondary structure. The use of this encoding method reduces the dimensionality of the data of thousands of characteristics only 220 of these. The results obtained are comparable to those reported in the literature, taking about 70% accuracy. Furthermore, it is possible to reduce computational cost in the construction of classifiers because this work models the problem of multi classification as a group of binary classifiers. Key words: coding methodology; support vector machines; prediction of protein secondary structure. Resumen: Entre los métodos computacionales utilizados para la predicción de la estructura secundaria de proteínas, se destaca el uso de máquinas de soporte vectorial. Este trabajo de investigación presenta la predicción de la estructura secundaria de proteínas desde su secuencia primaria de aminoácidos usando Máquinas de Soporte Vectorial. Como entradas, en la metodología propuesta, se utilizan características de los diferentes motivos estructurales o cadenas de texto asociadas a la estructura primaria que representa la estructura secundaria, tales como el R-grupo y la probabilidad de que el aminoácido en la posición central adopte una determinada estructura secundaria. Para la extracción de características se utiliza un método de codificación de secuencias en el que cada símbolo en la estructura primaria se relaciona con cada símbolo en la estructura secundaria. El uso de este método de codificación permite reducir la dimensionalidad de los datos de miles de características a sólo 220 de estas. Los resultados obtenidos son comparables a los registrados en la literatura, teniendo cerca de un 70% de precisión. Además, se logra reducir los costos computacionales en la construcción de los clasificadores debido a que este trabajo modela el problema de multi-clasificación como un grupo de clasificadores binarios. Palabras clave: máquinas de soporte vectorial; metodología de codificación; predicción de la estructura secundaria de proteínas.

• Autores: Delgado, Darío José; Arguello Fuentes, Henry; Torres, Rodrigo Gonzalo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/43015
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/43015; http://bdigital.unal.edu.co/33113/; http://bdigital.unal.edu.co/33113/3/
• Palabra clave: coding methodology; support vector machines; prediction of protein secondary structure; máquinas de soporte vectorial; metodología de codificación; predicción de la estructura secundaria de proteínas
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional