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Combining classifiers for improved classification of proteins from sequence or structure

机译:组合分类器以改善蛋白质从序列或结构的分类

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摘要

BackgroundPredicting a protein's structural or functional class from its amino acid sequence or structure is a fundamental problem in computational biology. Recently, there has been considerable interest in using discriminative learning algorithms, in particular support vector machines (SVMs), for classification of proteins. However, because sufficiently many positive examples are required to train such classifiers, all SVM-based methods are hampered by limited coverage.
机译:背景技术从蛋白质的氨基酸序列或结构预测蛋白质的结构或功能类别是计算生物学中的一个基本问题。最近,人们对使用判别学习算法(特别是支持向量机(SVM))进行蛋白质分类有着相当大的兴趣。但是,由于需要足够多的积极示例来训练此类分类器,因此所有基于SVM的方法都受到覆盖范围的限制。

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