TY -的A2徐云岗盟——华,李红盟——张Fa-Zhan AU - Labena,亚伯拉罕马约盟——咚,栓AU -金,Yan-Ting盟——郭Feng-Biao PY - 2016 DA - 2016/08/30 TI -一种方法预测基本使用多个基因同源性映射和机器学习算法SP - 7639397六世- 2016 AB -调查基本基因是重要的理解细胞的最小基因集合和发现潜在的药物靶点。在这项研究中,一个新颖的方法基于多个同源性映射和机器学习方法介绍了预测重要的基因。我们专注于25细菌基本特征基因。预测取得了最高的接受者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC) 0.9716通过十倍交叉验证测试。适当的功能是用来构建模型进行预测远亲细菌。预测的准确性是评价通过预测的一致性和已知目标物种的重要基因。最高的0.9552和0.8314的平均AUC AUC是实现跨生物在做预测。一个独立的数据集从 聚球藻属elongatus最近发布,得到进一步的评估模型的性能。预测的AUC得分是0.7855,高于其他方法。本研究获得的礼物,同源性映射唯一能达到很好甚至更好的结果比集成特性。与此同时,工作表明,基于机器学习方法可以更有效的分配权重系数比使用基于生物知识的经验公式。SN - 2314 - 6133你2016/7639397 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2016/7639397——摩根富林明——生物医学研究国际PB - Hindawi出版公司KW - ER