Predicción estructural de proteínas usando técnicas de clasificación

Abstract

En este artículo se presenta un nuevo enfoque para la predicción estructural de proteínas. A diferencia de los métodos que existen actualmente, en este trabajo se propone un enfoque en el que se utilizan algoritmos de clasificación basados en aprendizaje supervisado para efectuar la predicción estructural. El desempeño del método propuesto se compara con el de métodos tradicionales como local feature frequency (LFF) usando el conjunto de datos Scop 2,05. Los resultados obtenidos indican que hay una diferencia favorable para el método propuesto y alcanzan porcentajes de proteínas correctamente clasificadas de 92,13 %, en cuanto a clase; 96,32 %, pliegue; 93,05 %, en superfamilia, y 76,35 %, en familia. Así se superan métodos tradicionales como LFF, que obtiene porcentajes de 85,90 %, 90,54 %, 79,85 % y 67,38 % para los mismos niveles estructurales.

Keywords

• Bioinformática
• clasificadores
• predicción estructural
• proteínas
• SCOP