以乘性權重更新演算法綜合預測 蛋白質 O型醣基化位置

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題名:	以乘性權重更新演算法綜合預測蛋白質 O型醣基化位置 Meta-Prediction of O-glycosylation Sites with Multiplicative Weighted Update Algorithms
作者:	呂威甫;陳乙豪
貢獻者:	資訊工程學系
關鍵詞:	醣基化;綜合預測程式;線上決策問題;乘法更新演算法glycosylation, meta-predictor, multiplicative update algorithms, on-line decision problem
日期:	2013-12
上傳時間:	2013-12-18 02:44:28 (UTC+0)
摘要:	目前已發展許多醣基化預測程式，這些程式各有所長，整合這些預測程式以達到更好的預測效果是目前很重要的研究方向。本論文將提以應用於線上決策問題的乘性權重更新演算法，整合出整合不同蛋白質O型醣基化預測程式，稱為綜合預測程式，以達到更好的預測效果。實驗結果顯示，我們演算法的表現均優於所整合之醣基化基礎預測程式: Oglyc, DictyOGlyc, YinOYan與NetOGlyc，獲得了更好的預測效能。 Abstract?Many methods for predicting glycosylation sites in protein sequences have been developed. Finding effective meta-prediction strategies thatintegratedifference kind of glycosylation sites predictors to achieve higher prediction performance is highly required. In this paper, we use the framework of multiplicative update algorithms in on-line decision problem to get more efficiency meta-predictors. The experimental results show that performances of our meta-predictor are better than Oglyc, DictyOGlyc, YinOYang, and NetOGlyc in O-glycosylation sitesprediction.
關聯:	2013全國計算機會議
顯示於類別:	[資訊工程學系] 會議論文

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