Deep Learning for the Classification of Genomic Signals
المؤلفون المشاركون
Morales, J. Alejandro
Saldaña, Román
Santana-Castolo, Manuel H.
Torres-Cerna, Carlos E.
Borrayo, Ernesto
Mendizabal-Ruiz, Adriana P.
Vélez-Pérez, Hugo A.
Mendizabal-Ruiz, Gerardo
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Genomic signal processing (GSP) is based on the use of digital signal processing methods for the analysis of genomic data.
Convolutional neural networks (CNN) are the state-of-the-art machine learning classifiers that have been widely applied to solve complex problems successfully.
In this paper, we present a deep learning architecture and a method for the classification of three different functional genome types: coding regions (CDS), long noncoding regions (LNC), and pseudogenes (PSD) in genomic data, based on the use of GSP methods to convert the nucleotide sequence into a graphical representation of the information contained in it.
The obtained accuracy scores of 83% and 84% when classifying between CDS vs.
LNC and CDS vs.
PSD, respectively, indicate the feasibility of employing this methodology for the classification of these types of sequences.
The model was not able to differentiate from PSD and LNC.
Our results indicate the feasibility of employing CNN with GSP for the classification of these types of DNA data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Morales, J. Alejandro& Saldaña, Román& Santana-Castolo, Manuel H.& Torres-Cerna, Carlos E.& Borrayo, Ernesto& Mendizabal-Ruiz, Adriana P.…[et al.]. 2020. Deep Learning for the Classification of Genomic Signals. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200688
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Morales, J. Alejandro…[et al.]. Deep Learning for the Classification of Genomic Signals. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200688
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Morales, J. Alejandro& Saldaña, Román& Santana-Castolo, Manuel H.& Torres-Cerna, Carlos E.& Borrayo, Ernesto& Mendizabal-Ruiz, Adriana P.…[et al.]. Deep Learning for the Classification of Genomic Signals. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1200688
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1200688
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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