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Título: IDENTIFICATION OF PROTEIN SUBCELLULAR LOCALIZATION BY DEEP LEARNING TECHNIQUES
Autor: ROBERTO BANDEIRA DE MELLO MORAIS DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO COSTA DA SILVA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 48222
Catalogação:  21/05/2020 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48222@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48222@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48222

Resumo:
Proteins are biological macromolecules composed of aminoacid chains, part of practically all cellular processes, being essential for the correct functioning of the human organism. There are many studies around the human protein aiming to identify the proteins’ functions in different cells, tissues and organs in the human body. The protein classification in many forms, such as the subcellular localization, is important for many biomedical applications. With the advance of protein image obtention technology, today these images are generated in large scale and faster than it is possible to manually classify them, which makes crucial the development of a system capable of classifying these images automatically and accurately. In that matter, this dissertation aimed to develop algorithms capable of automatically classifying proteins in mixed patterns of subcellular localization with the use of Deep Learning techniques. Initially, a literature review on neural networks, Deep Learning and SVMs, and a publicly available image database from the Human Protein Atlas was used to train the supervised learning algorithms. Many models were developed seeking the best performance in the classification task. Throughout this work, convolutional artificial neural networks of topologies LeNet, ResNet and a hybrid ResNet-SVM model were developed, with a total of 81 different neural networks trained, aiming to identify the best hyper-parameters. The analysis allowed the conclusion that the network with best performance was a ResNet variation, which obtained in its performance metrics an accuracy of 0.94 and an F1 score of 0.44 when evaluated against the test data. The obtained results of these topologies were detailedly evaluated and, based on the measured results, future studies were suggested based on possible improvements for the neural networks that had the best performances.

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