Classifying Protein Sequences Using Convolutional Neural Network

Authors : Bihter DAŞ, Suat TORAMAN

Pages : 1663-1671

Doi:10.17798/bitlisfen.662816

View : 40 | Download : 17

Publication Date : 2020-12-25

Article Type : Research Paper

Abstract :Biyoinformatikteki en büyük zorluklardan biri, protein yapısının ve fonksiyonunun öngörülmesi ve sınıflandırılmasıdır. Çok miktarda RNA verisi geleneksel laboratuvar yolu kullanılarak yönetilemez. Bunun için proteinler yapılarına ve ailelerine göre ayrılmalıdır. Bu nedenle proteinlerin biyolojik ailelerini ve fonksiyonlarını tanımlamak için sınıflandırılması gerekmektedir. Geleneksel makine öğrenme yaklaşımlarında, proteinler sınıflandırılırken çeşitli özellik çıkarım algoritmaları kullanılmaktadır. Elle özellik çıkarımında, seçilen özellikler, başarımı doğrudan etkilemektedir. Bu nedenle, bu çalışmada önerilen yaklaşımda ise protein sekanslarını amino acid composition yöntemi ile sayısallaştırılmıştır. Sayısallaştırılan protein dizilimleri spektrograma dönüştürülmüş ve 2 boyutlu ESA modelleri (VGG19, ResNet) kullanılarak otomatik özellik çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Çıkarılan özellikler DVM ve kNN ile sınıflandırılmıştır. Sonuç olarak, ResNet kullanılarak gerçekleştirilen protein sekanslarının sınıflandırma işleminde % 95.03’lük bir doğruluğa ulaşılmıştır.
Keywords : Protein Sınıflama, Biyoinformatik, Evrişimsel Sinir Ağları, Makine Öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL