![](/images/graphics-bg.png)
Its2vec: Fungal Species Identification Using Sequence Embedding and Random Forest Classification
المؤلفون المشاركون
Zhang, Ying
Wang, Chao
Han, Shuguang
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fungi play essential roles in many ecological processes, and taxonomic classification is fundamental for microbial community characterization and vital for the study and preservation of fungal biodiversity.
To cope with massive fungal barcode data, tools that can implement extensive volumes of barcode sequences, especially the internal transcribed spacer (ITS) region, are necessary.
However, high variation in the ITS region and computational requirements for processing high-dimensional features remain challenging for existing predictors.
In this study, we developed Its2vec, a bioinformatics tool for the classification of fungal ITS barcodes to the species level.
An ITS database covering more than 25,000 species in a broad range of fungal taxa was assembled.
For dimensionality reduction, a word embedding algorithm was used to represent an ITS sequence as a dense low-dimensional vector.
A random forest-based classifier was built for species identification.
Benchmarking results showed that our model achieved an accuracy comparable to that of several state-of-the-art predictors, and more importantly, it could implement large datasets and greatly reduce dimensionality.
We expect the Its2vec model to be helpful for fungal species identification and, thus, for revealing microbial community structures and in deepening our understanding of their functional mechanisms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Chao& Zhang, Ying& Han, Shuguang. 2020. Its2vec: Fungal Species Identification Using Sequence Embedding and Random Forest Classification. BioMed Research International،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132522
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Chao…[et al.]. Its2vec: Fungal Species Identification Using Sequence Embedding and Random Forest Classification. BioMed Research International No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132522
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Chao& Zhang, Ying& Han, Shuguang. Its2vec: Fungal Species Identification Using Sequence Embedding and Random Forest Classification. BioMed Research International. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132522
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132522
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)