A Virtual Machine Platform for Non-Computer Professionals for Using Deep Learning to Classify Biological Sequences of Metagenomic Data

Zhencheng Fang; Hongwei Zhou

doi:10.3791/62250

深層学習を用いてメタジノミックデータの生物学的配列を分類するための非コンピュータ専門家のための仮...

JoVE Journal
Genetics
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JoVE Journal Genetics

A Virtual Machine Platform for Non-Computer Professionals for Using Deep Learning to Classify Biological Sequences of Metagenomic Data

深層学習を用いてメタジノミックデータの生物学的配列を分類するための非コンピュータ専門家のための仮想マシンプラットフォーム

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09:34 min

September 25, 2021

DOI: 10.3791/62250-v

Zhencheng Fang^1,2, Hongwei Zhou^1,3

¹Microbiome Medicine Center, Department of Laboratory Medicine, Zhujiang Hospital,Southern Medical University, ²Center for Quantitative Biology,Peking University, ³State Key Laboratory of Organ Failure Research,Southern Medical University

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

このチュートリアルでは、メタゲノムデータの 2 クラスシーケンス分類を実行するためのディープラーニングアルゴリズムを構築する簡単な方法について説明します。

種分類、遺伝子機能分類、およびワイヤーホスト分類などの様々な生物学的配列分類タスクは、多くのメタゲノムデータ分析において期待されるプロセスである。メタゲノムデータにはノボ種や遺伝子が多数含まれているため、多くの研究で高い成績の分類生物が必要とされています。生物学者は、特定のタスクに適した配列分類と表記ツールを見つける際にしばしば挑戦に遭遇し、多くの場合、必要な数学的および計算的知識の欠如のために、自分で対応する生物を構築することができない。

ディープラーニングのテクニックは最近、人気のトピックとなり、多くの分類タスクで強い優位性を示しています。現在までに、生物の詳細を深く知らずに独自のニーズに応じて、生物学者がディープラーニングフレームワークを構築することを可能にする多くの高度にパッケージ化されたディープラーニングパッケージが開発されています。このチュートリアルでは、十分な数学的知識やプログラミングスキルを必要とせずに、シーケンス分類のための使いやすいディープラーニングフレームワークを構築するためのガイドラインを提供します。

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