Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288567
Заглавие документа: Сравнительный анализ алгоритмов обнаружения сайтов однонуклеотидных вариаций
Другое заглавие: Comparative analysis of algorithms for detection of single nucleotide variations / Y.V. Shynkevich, M.M. Yatskou, I.S. Trusau, I.M. Ilyushonak, V.V. Skakun, V.V. Grinev
Авторы: Шинкевич, Я. В.
Яцков, Н. Н.
Трусов, И. С.
Ильюшенок, И. Н.
Скакун, В. В.
Гринев, В. В.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение
ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Биотехнология
Дата публикации: 2022
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 61-66.
Аннотация: В работе апробировано применение нейронной сети по типу многослойного персептрона для обнаружения сайтов однонуклеотидного полиморфизма у человека. Использованная нейронная сеть сравнима по результативности с точным тестом Фишера и превосходит биномиальный тест отношения правдоподобия по точности
Аннотация (на другом языке): In this work, we tested the applicability of perceptron-like neural network to detect sites of single nucleotide polymorphism in human genome. The used neural network is comparable in performance to Fisher's exact test and outperforms the binomial likelihood ratio test in precision
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/288567
ISBN: 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2022. Информационные системы и технологии

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
61-66.pdf311,96 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.