論文の概要: Binary classification of proteins by a Machine Learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01975v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 01:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 23:18:24.543354
• Title: Binary classification of proteins by a Machine Learning approach
• Title（参考訳）: 機械学習によるタンパク質の2成分分類
• Authors: Damiano Perri, Marco Simonetti, Andrea Lombardi, Noelia Faginas-Lago, Osvaldo Gervasi
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質データバンクに含まれるタンパク質の記述に基づいてアミノ酸のタンパク質鎖を分類するシステムを提案する。 それぞれのタンパク質は、XML形式でのファイルの化学・物理・幾何学的特性で完全に記述されている。 この研究の目的は、大量のデータの収集と管理のためのディープラーニング機械を設計し、そのアミノ酸配列の分類への応用を通じてそれを検証することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work we present a system based on a Deep Learning approach, by using a Convolutional Neural Network, capable of classifying protein chains of amino acids based on the protein description contained in the Protein Data Bank. Each protein is fully described in its chemical-physical-geometric properties in a file in XML format. The aim of the work is to design a prototypical Deep Learning machinery for the collection and management of a huge amount of data and to validate it through its application to the classification of a sequences of amino acids. We envisage applying the described approach to more general classification problems in biomolecules, related to structural properties and similarities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、タンパク質データバンクに含まれるタンパク質の記述に基づいてアミノ酸のタンパク質鎖を分類できる畳み込みニューラルネットワークを用いて、ディープラーニングアプローチに基づくシステムを提案する。 それぞれのタンパク質は、XML形式でのファイルの化学・物理・幾何学的特性で完全に記述されている。 この研究の目的は、大量のデータの収集と管理のための原型的なディープラーニング機械を設計し、そのアミノ酸配列の分類への応用を通じてそれを検証することである。 本稿では, 生体分子のより一般的な分類問題に対して, 構造的特性と類似性に関連するアプローチを適用することを検討する。

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