Predication of Protein Subcelluar Localization by Selecting Significant Sequence Composition

주요 서열 구성의 선택에 의한 단백질의 세포내 소기관 위치 예측

단백질들이 어느 세포내 소기관에 위치하는지에 대한 지식은 그들의 기능을 예측하는데 있어서 중요한 정보를 제공한다. 하지만 실험적으로 세포내 소기관 위치를 분석하는 작업은 않은 비용과 시간을 요구한다. 따라서 지금까지 단백질의 세포내 소기관 위치 예측을 위한 다양한 계산적 방법들이 개발되었으나, 효율적인 학습 데이터의 생성에 있어서 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기계학습 기법을 이용하여 주요 서열 구성을 선택함으로써 예측의 성능을 최대화 하는 방법을 제안하고자 한다. 실험은 효모의 단백질의 세포 내 소기관 위치 예측에 있어서 주요 아미노산 서열들을 선택함으로써 예측의 성능을 향상시키는 결과를 보이고 있다.