NN-PRED: A novel consensus secondary structure prediction program using neural networks

En este artículo se propone un nuevo programa para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. El programa, llamado NN-Pred, recibe como entrada múltiples secuencias de ADN y utiliza cinco algoritmos existentes para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. Además, NN-Pred calcula una predicción consenso que se basa en una estrategia de redes neuronales y que se plantea en este artículo para mejorar la exactitud en la predicción. NN-Pred se obtuvo usando una metodología conocida como estrategia consenso que intenta obtener un modelo de predicción integrando algunos de los mejores métodos existentes. El programa NN-Pred provee una predicción de tres estados (hélices alfa, hojas beta, y otro) para la estructura secundaria de la proteína. De acuerdo a los resultados de las pruebas realizadas, NN-Pred alcanza una exactitud de predicción de al menos 70.0%, sobrepasando la mayoría de los métodos existentes. Los experimentos realizados mostraron que la técnica de redes neuronales se puede usar como una estrategia consenso para obtener modelos precisos para la predicción de la estructura secundaria.In this paper, a new program for protein secondary structure prediction is proposed. The program, which is called NN-Pred, allows multiple sequences to be submitted and it returns predictions from fve secondary structure prediction algorithms. In addition, NN-Pred calculates a consensus prediction, which is based on a neural network strategy that is used in this paper to improve the prediction accuracy. NN-Pred was obtained by using a methodology called consensus strategy, which tries to make a better prediction by integrating some of the most remarkable existing techniques. The NN-Pred program provides a three-state (alpha-helix, beta-sheet, and other) prediction of secondary structure. According to the test sets, the prediction accuracy of NN-Pred is at least 70%, surpassing most of the existing methods. The experiments showed that neural networks can be used as a consensus strategy to producing accurate models for protein secondary prediction.   &nbsp

NN-PRED: A novel consensus secondary structure prediction program using neural networks

En este artículo se propone un nuevo programa para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. El programa, llamado NN-Pred, recibe como entrada múltiples secuencias de ADN y utiliza cinco algoritmos existentes para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. Además, NN-Pred calcula una predicción consenso que se basa en una estrategia de redes neuronales y que se plantea en este artículo para mejorar la exactitud en la predicción. NN-Pred se obtuvo usando una metodología conocida como estrategia consenso que intenta obtener un modelo de predicción integrando algunos de los mejores métodos existentes. El programa NN-Pred provee una predicción de tres estados (hélices alfa, hojas beta, y otro) para la estructura secundaria de la proteína. De acuerdo a los resultados de las pruebas realizadas, NN-Pred alcanza una exactitud de predicción de al menos 70.0%, sobrepasando la mayoría de los métodos existentes. Los experimentos realizados mostraron que la técnica de redes neuronales se puede usar como una estrategia consenso para obtener modelos precisos para la predicción de la estructura secundaria.In this paper, a new program for protein secondary structure prediction is proposed. The program, which is called NN-Pred, allows multiple sequences to be submitted and it returns predictions from fve secondary structure prediction algorithms. In addition, NN-Pred calculates a consensus prediction, which is based on a neural network strategy that is used in this paper to improve the prediction accuracy. NN-Pred was obtained by using a methodology called consensus strategy, which tries to make a better prediction by integrating some of the most remarkable existing techniques. The NN-Pred program provides a three-state (alpha-helix, beta-sheet, and other) prediction of secondary structure. According to the test sets, the prediction accuracy of NN-Pred is at least 70%, surpassing most of the existing methods. The experiments showed that neural networks can be used as a consensus strategy to producing accurate models for protein secondary prediction.   &nbsp