Genes Expression Classification Through Histone Modification Using Temporal Neural Network

人工智能 深度学习 计算机科学 卷积神经网络 机器学习 人工神经网络 支持向量机 块(置换群论) 循环神经网络 残余物 模式识别(心理学) 算法 数学 几何学
作者
Rajit Nair,Amit Bhagat
出处
期刊:Recent advances in computer science and communications [Bentham Science]
卷期号:14 (5): 1488-1496 被引量:7
标识
DOI:10.2174/2213275912666190822093403
摘要

Background: Genes expression is high dimensional data, so it is very difficult to classify high dimensional data through traditional machine learning approaches. In this work we have proposed a model based on combined approach of Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network, both belong to deep learning model. The prediction has shown improved result than other machine learning algorithms. Expressions are generated through histone modification. Methods: To improve the accuracy deep learning model is proposed i.e. based on Convolutional and Recurrent neural network. This proposed model uses filter, causal convolutional layers and Residual Block for predictions. Results: In this work we have implemented the machine learning algorithms and deep learning algorithms like Logistic Regression, SVM, CNN, Deep Chrome and the proposed Temporal Neural Network. The performance is measured on the basis of parameters like accuracy, precision and AUC on the training and testing set. Conclusion: The proposed Temporal Neural Network model has shown better performance than other machine learning and deep learning algorithms. Due to this proposed deep learning algorithm can be successfully applied on the genes expression dataset.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ywh发布了新的文献求助10
刚刚
rap淳淳发布了新的文献求助10
1秒前
4秒前
6秒前
6秒前
酷波er应助zfh采纳,获得10
7秒前
8秒前
Hello应助很有用采纳,获得10
9秒前
10秒前
cheng完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12305014077完成签到 ,获得积分10
11秒前
光亮的元容完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
朱洪帆发布了新的文献求助10
14秒前
鲑鱼完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
在水一方应助微笑猎豹采纳,获得10
16秒前
tszjw168发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
hr完成签到 ,获得积分10
17秒前
coolru完成签到 ,获得积分10
17秒前
独特的高山完成签到 ,获得积分10
18秒前
科研通AI6.2应助青奴采纳,获得10
18秒前
淋巴细胞发布了新的文献求助10
19秒前
zfh发布了新的文献求助10
19秒前
DavidWebb发布了新的文献求助10
21秒前
nn完成签到,获得积分10
21秒前
很有用发布了新的文献求助10
22秒前
Nokia发布了新的文献求助10
22秒前
木齐Jay完成签到,获得积分10
22秒前
潇洒的大神完成签到,获得积分10
23秒前
复杂的孤容完成签到,获得积分10
24秒前
ASCC完成签到 ,获得积分10
25秒前
Bassvv完成签到,获得积分10
26秒前
nxy完成签到 ,获得积分10
27秒前
zhishi完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
科研通AI6.4应助蓝天采纳,获得10
28秒前
28秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Organic Chemistry, 5th Edition 1000
Nondestructive Testing Handbook: Vol. 4, Thermal and Infrared Testing (IR), 4th ed 800
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 590
Évora na Idade Média 555
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7371749
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8979414
关于积分的说明 19090258
捐赠科研通 7013639
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3225119
关于科研通互助平台的介绍 2388700
邀请新用户注册赠送积分活动 2205764