Earticle

현재 위치 Home

Poster Session II

Experimental Comparison with Varying Lengths of K-mer and Stride for Microbial Taxonomy

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.283-284
  • 저자
    Sung-Yoon Ahn, Ji-Soo Tak, Sang-Woong Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448069

원문정보

초록

영어
In regard to recent advancements in metagenomic sequencing, it is now possible to sequence large numbers of microbial genomes with ease. Taxonomic classification of metagenomic data remains a crucial task as it provides useful information in finding relationships between other microbial species in a given area or possible infectious diseases. Over the past decade, deep learning has proven to be a powerful tool in classifying multiple objects. By combining both studies it is possible to gain taxonomic classification of metagenomic data with proficiency.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. EXPERIMENTS
A. Dataset
B. Models
C. Experimental results
IV. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

k-mer stride 16S rRNA LSTM

저자

  • Sung-Yoon Ahn [ Pattern Recognition and Machine Learning Lab Gachon University ]
  • Ji-Soo Tak [ Pattern Recognition and Machine Learning Lab Gachon University ]
  • Sang-Woong Lee [ Pattern Recognition and Machine Learning Lab Gachon University ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

이 권호 내 다른 논문 / 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.