特徴選択技術を使用したパターン認識受容体のシーケンスベースの予測

パターン認識受容体（PRR）は、自然免疫系で重要な役割を果たし、病原体関連分子パターンと損傷関連分子パターンを特定することができます。PRRの正確な識別は、それらの機能を理解するために不可欠です。現在の作業では、PRRを特定するためにランダムな森林ベースの方法が提案されました。この方法では、最適な特徴を使用して配列が策定されました。10倍のクロス検証テストでは、PRRを特定する際に80.95％の精度が得られました。提案された方法が有用なツールになるか、少なくともPRRを識別するための既存の予測因子に補完的な役割を果たすことを望みます。

Pattern recognition receptors (PRRs) play crucial roles in the innate immune system, and are able to identify pathogen-associated molecular patterns and damage-associated molecular patterns. Accurate identification of PRRs is essential for understanding their functions. In the present work, a random forest based method was proposed to identify PRRs, in which the sequences were formulated by using the optimal features. In the 10-fold cross validation test, an accuracy of 80.95% was obtained in identifying PRRs. We wish that the proposed method will become a useful tool, or at least play a complementary role to the existing predictors for identifying PRRs.