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dc.contributor.author
Spetale, Flavio Ezequiel
dc.contributor.author
Tapia Paredes, Elizabeth
dc.contributor.author
Murillo, Javier
dc.contributor.author
Krsticevic, Flavia Jorgelina
dc.contributor.author
Ponce, Sergio
dc.contributor.author
Angelone, Laura Monica
dc.contributor.author
Bulacio, Pilar Estela
dc.date.available
2020-01-24T20:24:34Z
dc.date.issued
2018-03
dc.identifier.citation
Spetale, Flavio Ezequiel; Tapia Paredes, Elizabeth; Murillo, Javier; Krsticevic, Flavia Jorgelina; Ponce, Sergio; et al.; Proper integration of feature subsets boosts GO subcellular localization predictions; Sociedad Argentina de Bioingeniería; Revista Argentina de Bioingeniería; 22; 1; 3-2018; 3-6
dc.identifier.issn
0329-5257
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/95801
dc.description.abstract
La predicción de múltiples localizaciones subcelulares en proteínas brinda información relavante para el descubrimiento de funciones biológicas. El uso de métodos computacionales basados en el conocimiento puede ser un buen punto de partida para conducir a las costosas validaciones experimentales. En este trabajo, presentamos un framework de clasificación multi-etiqueta para para realizar la predicción en Gene Ontology - Componente Celular enfocada en la mejora de dos aspectos del diseño: i) la caracterización de la secuencia proteica, relacionando el conocimiento biológico con la evidencia experimental; y ii) la evaluación de errores al considerar un modelo de ruido inherente a los frameworks de predicción reales. Nuestra propuesta es validada contra un conjunto de secuencias de proteínas de cuatro organismos modelos D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogaster.
dc.description.abstract
Prediction of multiple subcellular localizations in proteins brings relevant information for biologicalfunction discovery. The use of computational methods based on knowledge can be a helpful starting point forguiding the costly experimental validation. In this work, we present a multilabel classifier framework to performGene Ontology - Cellular Component prediction focused on the improvement of two design aspects: i) the proteinsequence characterization, regarding biological knowledge with experimental evidence, and ii) the error evaluation byconsidering a noise model inherent in real prediction frameworks. Our proposal is validated against sets of well-knownprotein sequences of four model organisms D. rerio, A. thaliana, S. cerevisiae and D. melanogaster
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Sociedad Argentina de Bioingeniería
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Cellular Component
dc.subject
Prediction
dc.subject
Multilabel Classification
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Proper integration of feature subsets boosts GO subcellular localization predictions
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-10-17T14:55:29Z
dc.journal.volume
22
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
3-6
dc.journal.pais
Argentina
dc.journal.ciudad
San Miguel de Tucumán
dc.description.fil
Fil: Spetale, Flavio Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tapia Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Murillo, Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Krsticevic Flavia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ponce Sergio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina
dc.description.fil
Fil: Angelone, Laura Monica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bulacio, Pilar Estela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina
dc.journal.title
Revista Argentina de Bioingeniería
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://revistasabi.fi.mdp.edu.ar/index.php/revista/article/view/91
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