Aplicação de Multiclassificadores Heterogêneos no Reconhecimento de Classes Estruturais de Proteínas

O reconhecimento de dobras de proteína é um dos principais problemas em aberto da biologia molecular e uma importante abordagem para a descoberta de estruturas de proteínas desconsiderando a similaridade de suas seqüências. Neste contexto, as ferramentas computacionais, principalmente as técnicas da Aprendizagem de Máquina (AM), tornaram-se alternativas essenciais para tratar esse problema, considerando o grande volume de dados empregado. Este trabalho apresenta os resultados obtidos com a aplicação de diferentes sistemas multiclassificadores heterogêneos (Stacking, StackingC e Vote), empregando tipos distintos de classificadores base (Árvores de Decisão, K-Vizinhos Mais próximos, Naive Bayes, Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais), à tarefa de predição de classes estruturais de proteína

Predicting Protein Folding Classes without Overly Relying on Homology

An important open problem in molecular biology is how to use computational methods to understand the structure and function of proteins given only their primary sequences. We describe and evaluate an original machine-learning approach to classifying protein sequences according to their structural folding class. Our work is novel in several respects: we use a set of protein classes that previously have not been used for classifying primary sequences, and we use a unique set of attributes to represent protein sequences to the learners. We evaluate our approach by measuring its ability to correctly classify proteins that were not in its training set. We compare our input representation to a commonly used input representation -- amino acid composition -- and show that our approach more accurately classifies proteins that have very limited homology to the sequences on which the systems are trained. Introduction A problem of fundamental importance in molecular biology is understanding the s..