Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі
Ключовим завданням геноміки, яке сприяє розумінню генетичних розладів і розробці точної медицини, є класифікація послідовностей ДНК здорових та хворих людей. Потужним інструментом для його вирішення стали нейронні мережі внаслідок своєї здатності моделювати складні шаблони у великих наборах даних. Ф...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Дата: | 2024 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211261 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі / Є.О. Терпіловський // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 6. — С. 61-69. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862696608586530816 |
|---|---|
| author | Терпіловський, Є.О. |
| author_facet | Терпіловський, Є.О. |
| citation_txt | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі / Є.О. Терпіловський // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 6. — С. 61-69. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми керування та інформатики |
| description | Ключовим завданням геноміки, яке сприяє розумінню генетичних розладів і розробці точної медицини, є класифікація послідовностей ДНК здорових та хворих людей. Потужним інструментом для його вирішення стали нейронні мережі внаслідок своєї здатності моделювати складні шаблони у великих наборах даних. Фундаментальним кроком у цьому процесі стало представлення послідовностей ДНК у вигляді наборів k-мерів, які є підпослідовностями фіксованої довжини k. У статті оцінюються та порівнюються два методи представлення k-мер-даних.
Classifying DNA sequences as healthy or diseased is a crucial task in genomics, with significant implications for understanding genetic disorders and developing precision medicine. Neural networks have emerged as a powerful tool for this classification due to their ability to model complex patterns in large datasets. A foundational step in this process involves representing DNA sequences as sets of k-mers, which are subsequences of a fixed length (k). This study evaluates and compares two methods for representing k-mer data.
|
| first_indexed | 2026-03-18T07:33:28Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211261 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-03-18T07:33:28Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Терпіловський, Є.О. 2025-12-27T18:16:02Z 2024 Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі / Є.О. Терпіловський // Проблеми керування та інформатики. — 2024. — № 6. — С. 61-69. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211261 519.7 10.34229/1028-0979-2024-6-5 Ключовим завданням геноміки, яке сприяє розумінню генетичних розладів і розробці точної медицини, є класифікація послідовностей ДНК здорових та хворих людей. Потужним інструментом для його вирішення стали нейронні мережі внаслідок своєї здатності моделювати складні шаблони у великих наборах даних. Фундаментальним кроком у цьому процесі стало представлення послідовностей ДНК у вигляді наборів k-мерів, які є підпослідовностями фіксованої довжини k. У статті оцінюються та порівнюються два методи представлення k-мер-даних. Classifying DNA sequences as healthy or diseased is a crucial task in genomics, with significant implications for understanding genetic disorders and developing precision medicine. Neural networks have emerged as a powerful tool for this classification due to their ability to model complex patterns in large datasets. A foundational step in this process involves representing DNA sequences as sets of k-mers, which are subsequences of a fixed length (k). This study evaluates and compares two methods for representing k-mer data. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблеми керування та інформатики Роботи та системи штучного інтелекту Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі Comparison of DNA k-mer data representations for classification via neural networks Article published earlier |
| spellingShingle | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі Терпіловський, Є.О. Роботи та системи штучного інтелекту |
| title | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі |
| title_alt | Comparison of DNA k-mer data representations for classification via neural networks |
| title_full | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі |
| title_fullStr | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі |
| title_full_unstemmed | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі |
| title_short | Порівняння представлень k-мер-даних ДНК для класифікації через нейронні мережі |
| title_sort | порівняння представлень k-мер-даних днк для класифікації через нейронні мережі |
| topic | Роботи та системи штучного інтелекту |
| topic_facet | Роботи та системи штучного інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211261 |
| work_keys_str_mv | AT terpílovsʹkiiêo porívnânnâpredstavlenʹkmerdanihdnkdlâklasifíkacííčerezneironnímereží AT terpílovsʹkiiêo comparisonofdnakmerdatarepresentationsforclassificationvianeuralnetworks |