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Protein function prediction with semi-supervised classification based on evolutionary multi-objective optimization

Jaramillo Garzón, Jorge Alberto (2013) Protein function prediction with semi-supervised classification based on evolutionary multi-objective optimization. Doctorado thesis, Universidad Nacional de Colombia.

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Resumen

Las proteínas son los elementos clave en el camino desde la información genética hasta el desarrollo de la vida. Las funciones desempeñadas por las diferentes proteínas son difíciles de detectar experimentalmente ya que este proceso implica procedimientos complejos, como las modificaciones genéticas, la inyección de proteínas fluorescentes, métodos de knock-out de genes y otros. El conocimiento aprendido de cada proteína es generalmente anotado en bases de datos a través de diferentes métodos como el propuesto por la Ontología Genética (GO). Se han propuesto diferentes métodos para predecir términos GO a partir de la información contenida en la estructura primaria, pero muy pocos están disponibles para la anotación funcional a gran escala de plantas, y las tasas de acierto reportadas son mucho menores que los reportados por otros predictores sobre especies no vegetales. El enfoque más común para llevar a cabo esta tarea es mediante el uso de estrategias basadas en la anotación basada en transferencia de homólogos . El proceso de anotación se centra en la búsqueda de secuencias similares en bases de datos de proteínas anotadas anteriormente, mediante el uso de herramientas de alineación de secuencias como BLASTp. Sin embargo, una alta similitud no implica necesariamente una homología, y podría haber homólogos con una escasa similitud. Como alternativa a las herramientas de anotación basadas en alineamientos, los métodos más recientes han utilizado técnicas de aprendizaje de máquina entrenados sobre espacios de características físico-químicas o estadísticas, a fin de diseñar herramientas que pueden ser capaces de lograr un alto rendimiento de predicción cuando las herramientas clásicas sin duda fracasarían. El presente trabajo se encuentra en el marco del aprendizaje de máquina aplicado a la predicción de funciones de proteínas, a través del uso de un paradigma moderno llamado aprendizaje sem-supervisado. Este paradigma está motivado en el hecho de que en muchos problemas del mundo real, la adquisición de una gran cantidad de muestras de entrenamiento etiquetadas es cara y consume mucho tiempo. Debido a que la obtención de datos sin etiqueta requiere menos esfuerzo humano, es de gran interés para incluirlo en el proceso de aprendizaje, tanto en la teoría como en la práctica. Un gran número de métodos semi-supervisados se han propuesto recientemente y han demostrado mejorar la precisión de los enfoques clásicos supervisadas en un gran número de aplicaciones del mundo real. Sin embargo, el éxito de los enfoques semi-supervisados depende en gran medida de las suposiciones previas que se tienen que hacer sobre los datos. Cuando estas suposiciones no se cumplen, la inclusión de datos sin etiqueta puede ser perjudicial para el predictor. En este trabajo, se analizan los principales enfoques para llevar a cabo el aprendizaje semi-supervisado sobre el problema de la predicción de funcionesde proteínas, y sus suposiciones subyacentes se identifican y se combinan en un marco de optimización multi-objetivo, con el fin de obtener un nuevo modelo de aprendizaje que sea menos dependiente de las la naturaleza de los datos. Todos los experimentos y los análisis se centran en las plantas terrestres (Embryophyta), que constituyen una parte importante de la biodiversidad nacional de Colombia, incluyendo la mayoría de los productos agrícolas., Abstract : Proteins are the key elements on the path from genetic information to the development of life. The roles played by the different proteins are difficult to uncover experimentally as this process involves complex procedures such as genetic modifications, injection of fluorescent proteins, gene knock-out methods and others. The knowledge learned from each protein is usually annotated in databases through different methods such as the proposed by The Gene Ontology (GO) consortium. Different methods have been proposed in order to predict GO terms from primary structure information, but very few are available for large-scale functional annotation of plants, and reported success rates are much less than the reported by other non-plant predictors. The most common approach to perform this task is by using strategies based on annotation transfer from homologues. The annotation process centers on the search for similar sequences in databases of previously annotated proteins, by using sequence alignment tools such as BLASTp. However, high similarity does not necessarily implies homology, and there could be homologues with very low similarity. As an alternative to alignment-based tools, more recent methods have used machine learning techniques trained over feature spaces of physical-chemical, statistical or locally-based attributes, in order to design tools that can be able of achieving high prediction performance when classical tools would certainly fail. The present work lies on the framework of machine learning applied to protein function prediction, through the use of a modern paradigm called semi-supervised learning. This paradigm is motivated on the fact that in many real-world problems, acquiring a large amount of labeled training data is expensive and time consuming. Because obtaining unlabeled data requires less human effort, it is of great interest to include it in the learning process both in theory and in practice. A high number of semi-supervised methods have been recently proposed and have demonstrated to improve the accuracy of classical supervised approaches in a vast number of real-world applications. Nevertheless, the successfulness of semi-supervised approaches greatly depends on prior assumptions they have to make about the data. When such assumptions does not hold, the inclusion of unlabeled data can be harmful to the predictor. Here, the main approaches to perform semi-supervised learning were analyzed on the problem of protein function prediction, and their underlying assumptions were identified and combined in a multi-objective optimization framework, in order to obtain a novel learning model that is less dependent on the nature of the data. All the experiments and analyses were focused on land plants (Embryophyta), which constitutes an important part of the national biodiversity of Colombia, including most agricultural products.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Doctorado)
Colaborador / Asesor:Castellanos Domínguez, César Germán and Perera i Lluna, Alexandre
Información adicional:Doctorado en Ingeniería - Linea Automática
Palabras clave:Bioinformática, Ontología Genética, Aprendizaje Semi-supervisado, Optimización multi-objetivo, Búsqueda Cucú, Bioinformatics, Gene Ontology, Semi-supervised Learning, Multiobjective optimization, Cuckoo search
Temática:0 Generalidades / Computer science, information & general works
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 51 Matemáticas / Mathematics
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science > 57 Ciencias de la vida; Biología / Life sciences; biology
Unidad administrativa:Sede Manizales > Facultad de Ingeniería y Arquitectura > Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
Código ID:11879
Enviado por : Biblioteca Digital Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales
Enviado el día :19 Febrero 2014 20:33
Ultima modificación:19 Febrero 2014 20:33
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