[논문]Analysis of HCV’s Linearity Using Support Vector Machine (SVM)

Hwang, Yun Sik; Jun, Byeong Joo; Yoon, Tae Seon

doi:10.4028/www.scientific.net/amm.548-549.1265

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Analysis of HCV’s Linearity Using Support Vector Machine (SVM)

Applied mechanics and materials, v.548/549, 2014년, pp.1265 - 1269

Hwang, Yun Sik (Hankuk Academy of Foreign Studies) , Jun, Byeong Joo (Hankuk Academy of Foreign Studies) , Yoon, Tae Seon (Hankuk Academy of Foreign Studies)

Abstract ▼ AI-Helper

As the stage of bioinformatics has been upgraded, classification of certain pathogen has been improved into a new manner. The main topic of this research is genetic singularity of HCV (Hepatitis C Virus) and our objective is to assay features of the HCV's amino acid under usage of Support Vector Machine (SVM) algorithm. HCV data used in our experiment has 10 kinds of sequences and 257 kinds of data. According to data analysis, some peculiar genetic patterns of HCV’s linearity that discord pre-existing neural network and C5.0 were found.

참고문헌 (13)

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Berry KE, Waghray S, Mortimer SA, Bai Y, Doudna JA (October 2011). Crystal structure of the HCV IRES central domain reveals strategy for start-codon positioning,. Structure 19 (10): 1456-66. doi: 10. 1016/j. str. 2011. 08. 002. PMC 3209822. PMID 22000514. Cite uses deprecated parameters (help). 10.1016/j.str.2011.08.002

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10.3748/wjg.v13.i17.2406 Dubuisson J (2007). Hepatitis C virus proteins,. World J. Gastroenterol. 13 (17): 2406-15. PMID 17552023.

상세보기
RACHMAT HIDAJAT, MOTOKO NAGANO-FUJII, LIN DENG, HAK HOTTA. (2004).
Wikipedia, Support vector machine.
10.1007/BF00994018 Cortes, Corinna; and Vapnik, Vladimir N.; Support-Vector Networks, Machine Learning, 20, 1995. http: /www. springerlink. com/content/k238jx04hm87j80g.

상세보기
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G. Salton, M. McGill, Introduction to Modern Information Retrieval, McGraw-Hill, New York, NY., (1983).
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