Selecting Negative Samples for PPI Prediction Using Hierarchical Clustering Methodology

Protein-protein interactions (PPIs) play a crucial role in cellular processes. In the present work, a new approach is proposed to construct a PPI predictor training a support vector machine model through a mutual information filter-wrapper parallel feature selection algorithm and an iterative and hierarchical clustering to select a relevance negative training set. By means of a selected suboptimum set of features, the constructed support vector machine model is able to classify PPIs with high accuracy in any positive and negative datasets

Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería

El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de modelos y procesos en el ámbito científico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de bioingeniería, en las cuales es imposible o muy costoso encontrar una relación directa entre las señales de entrada y de salida mediante modelos matemáticos sencillos o aproximaciones estadísticas. Del mismo modo, es interesante lograr una compactación de los datos que necesita un modelo para conseguir una predicción o clasificación en un tiempo y con un coste de implementación mínimos. Un modelo puede ser simplificado en gran medida al reducir el número de entradas o realizar operaciones matemáticas sobre éstas para transformarlas en nuevas variables. En muchos problemas de regresión (aproximación de funciones), clasificación y optimización, en general se hace uso de las nuevas metodologías basadas en la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es una rama de las ciencias de la computación que busca automatizar la capacidad de un sistema para responder a los estímulos que recibe y proponer salidas adecuadas y racionales. Esto se produce gracias a un proceso de aprendizaje, mediante el cual se presentan ciertas muestras o �ejemplos� al modelo y sus correspondientes salidas y éste aprende a proponer las salidas correspondientes a nuevos estímulos que no ha visto previamente. Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal modelo asocie las entradas con características similares entre sí para obtener una clasificación de las muestras de entrada sin necesidad de un patrón de salida. Este modelo de aprendizaje se denomina no supervisado. El principal exponente de la aplicación de la inteligencia artificial para aproximación de funciones y clasificación son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos que han demostrado sobradamente sus ventajas en el ámbito del modelado estadístico y de la predicción frente a otros métodos clásicos. NMateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702Palanci