| Texto completo | |
| Autor(es): |
de Oliveira, Gabriel Bianchin
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Pedrini, Helio
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Dias, Zanoni
Número total de Autores: 3
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | COMPUTER ANALYSIS OF IMAGES AND PATTERNS, CAIP 2021, PT 1; v. 13052, p. 10-pg., 2021-01-01. |
| Resumo | |
The protein secondary structure prediction is an important task with many applications, such as local folding analysis, tertiary structure prediction, and function classification. Driven by the recent success of multi-modal classifiers, new studies have been conducted using this type of method in other domains, for instance, biology and health care. In this work, we investigate the ensemble of three different classifiers for protein secondary structure prediction. Each classifier of our method deals with a transformation of the original data into a specific domain, such as image classification, natural language processing, and time series tasks. As a result, each classifier achieved competitive results compared to the literature, and the ensemble of the three different classifiers obtained 77.9% and 73.3% of Q8 accuracy on the CB6133 and CB513 datasets, surpassing state-of-the-art approaches in both scenarios. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/16246-0 - Análise de mídias sensíveis usando arquiteturas de aprendizado profundo |
| Beneficiário: | Sandra Eliza Fontes de Avila |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade |
| Beneficiário: | Anderson de Rezende Rocha |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 15/11937-9 - Investigação de problemas difíceis do ponto de vista algorítmico e estrutural |
| Beneficiário: | Flávio Keidi Miyazawa |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 19/20875-8 - Classificação de imagens de radiografias de tórax utilizando redes neurais profundas |
| Beneficiário: | Vinicius Teixeira de Melo |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |