Identification of Novel Type III Effectors Using Latent Dirichlet Allocation
المؤلف
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-09-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Among the six secretion systems identified in Gram-negative bacteria, the type III secretion system (T3SS) plays important roles in the disease development of pathogens.
T3SS has attracted a great deal of research interests.
However, the secretion mechanism has not been fully understood yet.
Especially, the identification of effectors (secreted proteins) is an important and challenging task.
This paper adopts machine learning methods to identify type III secreted effectors (T3SEs).
We extract features from amino acid sequences and conduct feature reduction based on latent semantic information by using latent Dirichlet allocation model.
The experimental results on Pseudomonas syringae data set demonstrate the good performance of the new methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Yang. 2012. Identification of Novel Type III Effectors Using Latent Dirichlet Allocation. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491335
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Yang. Identification of Novel Type III Effectors Using Latent Dirichlet Allocation. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2012 (2012), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491335
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Yang. Identification of Novel Type III Effectors Using Latent Dirichlet Allocation. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-491335
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-491335
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