![](/images/graphics-bg.png)
Accurate Identification of Cancerlectins through Hybrid Machine Learning Technology
المؤلفون المشاركون
Zou, Quan
Lu, Huijuan
Xuan, Ping
Zhang, Jieru
Ju, Ying
المصدر
International Journal of Genomics
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Cancerlectins are cancer-related proteins that function as lectins.
They have been identified through computational identification techniques, but these techniques have sometimes failed to identify proteins because of sequence diversity among the cancerlectins.
Advanced machine learning identification methods, such as support vector machine and basic sequence features (n-gram), have also been used to identify cancerlectins.
In this study, various protein fingerprint features and advanced classifiers, including ensemble learning techniques, were utilized to identify this group of proteins.
We improved the prediction accuracy of the original feature extraction methods and classification algorithms by more than 10% on average.
Our work provides a basis for the computational identification of cancerlectins and reveals the power of hybrid machine learning techniques in computational proteomics.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Jieru& Ju, Ying& Lu, Huijuan& Xuan, Ping& Zou, Quan. 2016. Accurate Identification of Cancerlectins through Hybrid Machine Learning Technology. International Journal of Genomics،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1106182
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Jieru…[et al.]. Accurate Identification of Cancerlectins through Hybrid Machine Learning Technology. International Journal of Genomics No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1106182
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Jieru& Ju, Ying& Lu, Huijuan& Xuan, Ping& Zou, Quan. Accurate Identification of Cancerlectins through Hybrid Machine Learning Technology. International Journal of Genomics. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1106182
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1106182
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)