Abstrakt

Hybrid Attractor Cellular Automata (HACA) zur Lösung wichtiger Probleme der Bioinformatik

Pokkuluri Kiran Sree, Inampudi Ramesh Babu und SSSN Usha Devi Nedunuri

NLCA hat sich als potenzieller Klassifikator zur Lösung wichtiger Probleme in der Bioinformatik etabliert. Viele Probleme der Bioinformatik wie die Vorhersage der Proteincodierungsregion, das Finden der Promotorregion, die Vorhersage der Proteinstruktur und viele andere Probleme in der Bioinformatik können durch zelluläre Automaten gelöst werden. Obwohl es einige Vorhersagetechniken gibt, die diese Probleme lösen, ist die ungefähre Genauigkeit sehr gering. Mit HACA (Hybrid Attractor Cellular Automata) wurde ein automatisiertes Verfahren vorgeschlagen, das all diese Probleme lösen kann. Es werden umfangreiche Experimente durchgeführt, um die Genauigkeit des vorgeschlagenen Tools zu ermitteln. Die durchschnittliche Genauigkeit von HACA beträgt 78 % bei Tests mit den Datensätzen ENCODE, BG570, HMR195, Fickett und Tongue sowie ASP67.

Abkürzungen: Nichtlineare zelluläre Automaten (NLCA), zelluläre Automaten (CA), Hybrid-Attraktor-zelluläre Automaten (HACA), genetischer Algorithmus (GA)