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Technology Convergence (TC)

AllEC: An Implementation of Application for EC Numbers Prediction based on AEC Algorithm

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 10 Number 2 (2022.06)바로가기
  • 페이지
    pp.201-212
  • 저자
    Juyeon Park, Mingyu Park, Sora Han, Jeongdong Kim, Taejin Oh, Hyun Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A413964

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원문정보

초록

영어
With the development of sequencing technology, there is a need for technology to predict the function of the protein sequence. Enzyme Commission (EC) numbers are becoming markers that distinguish the function of the sequence. In particular, many researchers are researching various methods of predicting the EC numbers of protein sequences based on deep learning. However, as studies using various methods exist, a problem arises, in which the exact prediction result of the sequence is unknown. To solve this problem, this paper proposes an All Enzyme Commission (AEC) algorithm. The proposed AEC is an algorithm that executes various prediction methods and integrates the results when predicting sequences. This algorithm uses duplicates to give more weights when duplicate values are obtained from multiple methods. The largest value, among the final prediction result values for each method to which the weight is applied, is the final prediction result. Moreover, for the convenience of researchers, the proposed algorithm is provided through the AllEC web services. They can use the algorithms regardless of the operating systems, installation, or operating environment.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
2.1 DeepEC
2.2 DETECTv2
2.3 ECPred
2.4 eCAMI
3. METHOD
3.1 AEC Algorithms
3.2 AllEC Web Services for EC Numbers Prediction
4. EXPERIMENTS
4.1 Experiment Environment
4.2 Performance of each method
5. IMPLEMENTATION
5.1 Implementation Environment for AllEC Web Service
5.2 Results of Implementation for AllEC Web Service
6. CONCLUSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

키워드

Bioinformatics Amino Acid Sequence Enzyme Commission Number Function Prediction All Enzyme Commission

저자

  • Juyeon Park [ Dept. of Computer and Electronic Engineering, Sunmoon University, 70 Sunmoonro 221, Tangjeong-myeon, Asan-si, Chungnam 31460, Korea ]
  • Mingyu Park [ 1Dept. of Computer and Electronic Engineering, Sunmoon University, 70 Sunmoonro 221, Tangjeong-myeon, Asan-si, Chungnam 31460, Korea ]
  • Sora Han [ Dept. of Life Science and Biochemical Engineering, Graduate School, Sunmoon University, 70 Sunmoonro 221, Tangjeong-myeon, Asan-si, Chungnam 31460, Korea ]
  • Jeongdong Kim [ Prof., Div. of Computer Science and engineering, Sunmoon University ]
  • Taejin Oh [ Dept. of Life Science and Biochemical Engineering, Graduate School, Sunmoon University, 70 Sunmoonro 221, Tangjeong-myeon, Asan-si, Chungnam 31460, Korea ]
  • Hyun Lee [ Prof., Div. of Computer Science and engineering, Sunmoon University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Culture Technology(IJACT)
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-7202
  • eISSN
    2288-7318
  • 수록기간
    2013~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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