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La Ontología Genética (GO) es uno de los recursos más importantes en la bioinformática, el cual busca proporcionar un marco de trabajo unificado para la anotación biológica de genes y proteínas de todas las especies. La predicción de términos GO es una tarea esencial en bioinformática, pero el número de secuencias etiquetadas que se encuentran disponibles es insuficiente en muchos casos para entrenar sistemas confiables de aprendizaje de máquina. El aprendizaje semi-supervisado aparece entonces como una poderosa solución que explota la información contenida en los datos no etiquetados, con el fin de mejorar las estimaciones de las aplicaciones supervisadas tradicionales. Sin embargo, los métodos semi-supervisados deben hacer suposiciones fuertes sobre la naturaleza de los datos de entrenamiento y, por lo tanto, el desempeño de los predictores es altamente dependiente de estas suposiciones. En este artículo se presenta un análisis de la aplicabilidad de las diferentes suposiciones del aprendizaje semi-supervisado en la tarea específica de predicción de términos GO, con el fin de proveer elementos de juicio que permitan escoger las herramientas más adecuadas para términos GO específicos. Los resultados muestran que los métodos semi-supervisados superan significativamente a los métodos tradicionales supervisados y que los desempeños más altos son alcanzados cuando se implementa la suposición de cluster. Además se comprueba experimentalmente que las suposiciones de cluster y manifold son complementarias entre sí y se realiza un análisis de cuáles términos GO pueden ser más susceptibles de ser correctamente predichos usando cada una de éstas.

Gene Ontology (GO) is one of the most important resources in bioinformatics, aiming to provide a unified framework for the biological annotation of genes and proteins across all species. Predicting GO terms is an essential task for bioinformatics, but the number of available labelled proteins is in several cases insufficient for training reliable machine learning classifiers. Semi-supervised learning methods arise as a powerful solution that explodes the information contained in unlabelled data in order to improve the estimations of traditional supervised approaches. However, semi-supervised learning methods have to make strong assumptions about the nature of the training data and thus, the performance of the predictor is highly dependent on these assumptions. This paper presents an analysis of the applicability of semi-supervised learning assumptions over the specific task of GO terms prediction, focused on providing judgment elements that allow choosing the most suitable tools for specific GO terms. The results show that semi-supervised approaches significantly outperform the traditional supervised methods and that the highest performances are reached when applying the cluster assumption. Besides, it is experimentally demonstrated that cluster and manifold assumptions are complementary to each other and an analysis of which GO terms can be more prone to be correctly predicted with each assumption, is provided. [ABSTRACT FROM AUTHOR]