Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multiview Random Vector Functional Link Network for Predicting DNA-Binding Proteins

論文の概要: Multiview Random Vector Functional Link Network for Predicting DNA-Binding Proteins

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02588v1
Date: Wed, 4 Sep 2024 10:14:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.908674
Title: Multiview Random Vector Functional Link Network for Predicting DNA-Binding Proteins
Title（参考訳）: DNA結合タンパク質予測のためのマルチビューランダムベクトル機能リンクネットワーク
Authors: A. Quadir, M. Sajid, M. Tanveer,
Abstract要約: 本稿では,マルチビュー学習とニューラルネットワークアーキテクチャを融合したMvRVFL(Multiview random vector functional link)ネットワークを提案する。提案したMvRVFLモデルは、後期および初期融合の利点を組み合わせ、異なるビューをまたいだ明確な正規化パラメータを可能にする。 DBPデータセット上で提案したMvRVFLモデルの性能はベースラインモデルよりも優れており、その優れた効果を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The identification of DNA-binding proteins (DBPs) is a critical task due to their significant impact on various biological activities. Understanding the mechanisms underlying protein-DNA interactions is essential for elucidating various life activities. In recent years, machine learning-based models have been prominently utilized for DBP prediction. In this paper, to predict DBPs, we propose a novel framework termed a multiview random vector functional link (MvRVFL) network, which fuses neural network architecture with multiview learning. The proposed MvRVFL model combines the benefits of late and early fusion, allowing for distinct regularization parameters across different views while leveraging a closed-form solution to determine unknown parameters efficiently. The primal objective function incorporates a coupling term aimed at minimizing a composite of errors stemming from all views. From each of the three protein views of the DBP datasets, we extract five features. These features are then fused together by incorporating a hidden feature during the model training process. The performance of the proposed MvRVFL model on the DBP dataset surpasses that of baseline models, demonstrating its superior effectiveness. Furthermore, we extend our assessment to the UCI, KEEL, AwA, and Corel5k datasets, to establish the practicality of the proposed models. The consistency error bound, the generalization error bound, and empirical findings, coupled with rigorous statistical analyses, confirm the superior generalization capabilities of the MvRVFL model compared to the baseline models.
Abstract（参考訳）: DNA結合タンパク質(DBP)の同定は、様々な生物活性に大きな影響を与えるため、重要な課題である。タンパク質とDNAの相互作用のメカニズムを理解することは、様々な生命活動の解明に不可欠である。近年,機械学習に基づくモデルはDBP予測に顕著に利用されている。本稿では、DBPを予測するために、マルチビュー学習とニューラルネットワークアーキテクチャを融合したMvRVFL(Multiview random vector functional link)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。提案したMvRVFLモデルは、後期および初期融合の利点を組み合わせることで、異なるビューをまたいだ個別の正規化パラメータと、未知のパラメータを効率的に決定するクローズド・フォーム・ソリューションを利用することができる。主目的関数は、すべてのビューから生じるエラーの合成を最小化する結合項を含む。 DBPデータセットの3つのタンパク質ビューから5つの特徴を抽出した。これらの機能は、モデルトレーニングプロセス中に隠れた機能を組み込むことで融合される。 DBPデータセット上で提案したMvRVFLモデルの性能はベースラインモデルよりも優れており、その優れた効果を示している。さらに、提案したモデルの実用性を確立するため、UCI、KEEL、AwA、Corel5kデータセットに評価を拡張した。整合性誤差境界、一般化誤差境界、経験的発見は厳密な統計解析と相まって、ベースラインモデルと比較してMvRVFLモデルの優れた一般化能力を確認する。

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