단백질 기능 예측 모델의 주요 딥러닝 모델 비교 실험 (Comparison of Deep Learning Models Using Protein Sequence Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 11권 / 6호 / 245 ~ 254페이지
· 저자명 : 이정민, 이현

초록

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

영어초록

Proteins are the basic unit of all life activities, and understanding them is essential for studying life phenomena. Since the emergenceof the machine learning methodology using artificial neural networks, many researchers have tried to predict the function of proteinsusing only protein sequences. Many combinations of deep learning models have been reported to academia, but the methods are differentand there is no formal methodology, and they are tailored to different data, so there has never been a direct comparative analysis ofwhich algorithms are more suitable for handling protein data. In this paper, the single model performance of each algorithm was comparedand evaluated based on accuracy and speed by applying the same data to CNN, LSTM, and GRU models, which are the most frequentlyused representative algorithms in the convergence research field of predicting protein functions, and the final evaluation scale is presentedas Micro Precision, Recall, and F1-score. The combined models CNN-LSTM and CNN-GRU models also were evaluated in the same way.
Through this study, it was confirmed that the performance of LSTM as a single model is good in simple classification problems, overlappingCNN was suitable as a single model in complex classification problems, and the CNN-LSTM was relatively better as a combination model.

참고자료

· 없음