Soft Topographic Maps for Clustering and Classifying Bacteria Using Housekeeping Genes
المؤلفون المشاركون
Urso, Alfonso
La Rosa, Massimo
Rizzo, Riccardo
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2011-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The Self-Organizing Map (SOM) algorithm is widely used for building topographic maps of data represented in a vectorial space, but it does not operate with dissimilarity data.
Soft Topographic Map (STM) algorithm is an extension of SOM to arbitrary distance measures, and it creates a map using a set of units, organized in a rectangular lattice, defining data neighbourhood relationships.
In the last years, a new standard for identifying bacteria using genotypic information began to be developed.
In this new approach, phylogenetic relationships of bacteria could be determined by comparing a stable part of the bacteria genetic code, the so-called “housekeeping genes.” The goal of this work is to build a topographic representation of bacteria clusters, by means of self-organizing maps, starting from genotypic features regarding housekeeping genes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
La Rosa, Massimo& Rizzo, Riccardo& Urso, Alfonso. 2011. Soft Topographic Maps for Clustering and Classifying Bacteria Using Housekeeping Genes. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-485492
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
La Rosa, Massimo…[et al.]. Soft Topographic Maps for Clustering and Classifying Bacteria Using Housekeeping Genes. Advances in Artificial Neural Systems No. 2011 (2011), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-485492
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
La Rosa, Massimo& Rizzo, Riccardo& Urso, Alfonso. Soft Topographic Maps for Clustering and Classifying Bacteria Using Housekeeping Genes. Advances in Artificial Neural Systems. 2011. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-485492
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-485492
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