Hyb_SEnc: An Antituberculosis Peptide Predictor Based on a Hybrid Feature Vector and Stacked Ensemble Learning

特征(语言学) 人工智能 集成学习 载体(分子生物学) 特征向量 计算机科学 模式识别(心理学) 计算生物学 生物 遗传学 基因 语言学 重组DNA 哲学
作者
Xiuhao Fu,Hao Duan,Xiaofeng Zang,Chunling Liu,Xingfeng Li,Qingchen Zhang,Zilong Zhang,Quan Zou,Feifei Cui
出处
期刊:IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-17 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tcbb.2024.3425644
摘要

Tuberculosis has plagued mankind since ancient times, and the struggle between humans and tuberculosis continues. Mycobacterium tuberculosis is the leading cause of tuberculosis, infecting nearly one-third of the world's population. The rise of peptide drugs has created a new direction in the treatment of tuberculosis. Therefore, for the treatment of tuberculosis, the prediction of anti-tuberculosis peptides is crucial.This paper proposes an anti-tuberculosis peptide prediction method based on hybrid features and stacked ensemble learning. First, a random forest (RF) and extremely randomized tree (ERT) are selected as first-level learning of stacked ensembles. Then, the five best-performing feature encoding methods are selected to obtain the hybrid feature vector, and then the decision tree and recursive feature elimination (DT-RFE) are used to refine the hybrid feature vector. After selection, the optimal feature subset is used as the input of the stacked ensemble model. At the same time, logistic regression (LR) is used as a stacked ensemble secondary learner to build the final stacked ensemble model Hyb_SEnc. The prediction accuracy of Hyb_SEnc achieved 94.68% and 95.74% on the independent test sets of AntiTb_MD and AntiTb_RD, respectively. In addition, we provide a user-friendly Web server (http://www.bioailab. com/Hyb_SEnc). The source code is freely available at https://github.com/fxh1001/Hyb_SEnc.
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