NN-PRED: Un nuevo programa para la predicción de la estructura secundaria de la proteína usando redes neuronales

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dc.creatorBedoya Leiva, Oscar Fernando
dc.creatorSatizábal Tascón, Eduard Alberto
dc.date2013-03-09
dc.date.accessioned2022-03-14T20:29:38Z
dc.date.available2022-03-14T20:29:38Z
dc.descriptionEn este artículo se propone un nuevo programa para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. El programa, llamado NN-Pred, recibe como entrada múltiples secuencias de ADN y utiliza cinco algoritmos existentes para la predicción de la estructura secundaria de la proteína. Además, NN-Pred calcula una predicción consenso que se basa en una estrategia de redes neuronales y que se plantea en este artículo para mejorar la exactitud en la predicción. NN-Pred se obtuvo usando una metodología conocida como estrategia consenso que intenta obtener un modelo de predicción integrando algunos de los mejores métodos existentes. El programa NN-Pred provee una predicción de tres estados (hélices alfa, hojas beta, y otro) para la estructura secundaria de la proteína. De acuerdo a los resultados de las pruebas realizadas, NN-Pred alcanza una exactitud de predicción de al menos 70.0%, sobrepasando la mayoría de los métodos existentes. Los experimentos realizados mostraron que la técnica de redes neuronales se puede usar como una estrategia consenso para obtener modelos precisos para la predicción de la estructura secundaria.es-ES
dc.descriptionIn this paper, a new program for protein secondary structure prediction is proposed. The program, which is called NN-Pred, allows multiple sequences to be submitted and it returns predictions from fve secondary structure prediction algorithms. In addition, NN-Pred calculates a consensus prediction, which is based on a neural network strategy that is used in this paper to improve the prediction accuracy. NN-Pred was obtained by using a methodology called consensus strategy, which tries to make a better prediction by integrating some of the most remarkable existing techniques. The NN-Pred program provides a three-state (alpha-helix, beta-sheet, and other) prediction of secondary structure. According to the test sets, the prediction accuracy of NN-Pred is at least 70%, surpassing most of the existing methods. The experiments showed that neural networks can be used as a consensus strategy to producing accurate models for protein secondary prediction.    en-US
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.identifierhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/3711
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8254
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santanderes-ES
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/3711/4109
dc.relationhttps://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/3711/4214
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.sourceREVISTA UIS ENGENHARIAS; v. 12 n. 1 (2013): Revista UIS Ingenierías; 51-59pt-BR
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 12 Núm. 1 (2013): Revista UIS Ingenierías; 51-59es-ES
dc.sourceRevista UIS Ingenierías; Vol. 12 No. 1 (2013): Revista UIS Ingenierías; 51-59en-US
dc.source2145-8456
dc.source1657-4583
dc.subjectpredicción de la estructura secundariaen-US
dc.subjectestrategia consensoen-US
dc.subjectredes neuronalesen-US
dc.subjectsecondary structure predictiones-ES
dc.subjectconsensus strategyes-ES
dc.subjectneural networkses-ES
dc.titleNN-PRED: Un nuevo programa para la predicción de la estructura secundaria de la proteína usando redes neuronaleses-ES
dc.titleNN-PRED: A novel consensus secondary structure prediction program using neural networksen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type
Files
Collections
Revista UIS Ingenierías