Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Sinh học
Hypergraph and protein function prediction with gene expression data
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Hypergraph and protein function prediction with gene expression data
Khánh Hoàn
100
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The natural way overcoming the information loss of the above assumption is to represent the gene expression data as the hypergraph. Thus, in this paper, the three un-normalized, random walk, and symmetric normalized hypergraph Laplacian based semisupervised learning methods applied to hypergraph constructed from the gene expression data in order to predict the functions of yeast proteins are introduced. | Journal of Automation and Control Engineering Vol. 3, No. 2, April 2015 Hypergraph and Protein Function Prediction with Gene Expression Data Loc Hoang Tran University of Minnesota/Computer Science Department, Minneapolis, USA Email: tran0398@umn.edu Linh Hoang Tran Portland State University/ECE Department, Portland, USA Email: linht@pdx.edu Abstract—Most network-based protein (or gene) function prediction methods are based on the assumption that the labels of two adjacent proteins in the network are likely to be the same. However, assuming the pairwise relationship between proteins or genes is not complete. The information a group of genes that show very similar patterns of expression and tend to have similar functions (i.e. the functional modules) is missed. The natural way overcoming the information loss of the above assumption is to represent the gene expression data as the hypergraph. Thus, in this paper, the three un-normalized, random walk, and symmetric normalized hypergraph Laplacian based semisupervised learning methods applied to hypergraph constructed from the gene expression data in order to predict the functions of yeast proteins are introduced. Experiment results show that the average accuracy performance measures of these three hypergraph Laplacian based semi-supervised learning methods are the same. However, their average accuracy performance measures of these three methods are much greater than the average accuracy performance measures of un-normalized graph Laplacian based semi-supervised learning method (i.e. the baseline method of this paper) applied to gene co-expression network created from the gene expression data. Index Terms—hypergraph Laplacian, protein, function, prediction, semi-supervised learning I. INTRODUCTION Protein function prediction plays a very important role in modern biology. Detecting the function of proteins by biological experiments is very time-consuming and difficult. Hence a lot of computational methods have .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Storing hypergraph-based data models in non-hypergraph data storage and applications for information systems
Đề tài " Hypergraph regularity and the multidimensional Szemer´edi theorem "
Báo cáo khoa học: "Ensemble Document Clustering Using Weighted Hypergraph Generated by NMF"
Identifying potential association on gene-disease network via dual hypergraph regularized least squares
BILU-NEMH: A BILU neural-encoded mention hypergraph for mention extraction
Hypergraph and protein function prediction with gene expression data
Báo cáo toán học: "The Gr¨tzsch Theorem for the hypergraph of o maximal cliques"
Báo cáo toán học: "The Tur´n Density of the Hypergraph a {abc, ade, bde, cde}"
Báo cáo toán học: "The Zeta Function of a Hypergraph"
Báo cáo toán học: "Rainbow H-factors of complete s-uniform r-partite hypergraph"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.