شناسایی ترماتودها با استفاده از روش نزدیکترین همسایه
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 27
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JVLR-4-1_057
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1403
چکیده مقاله:
ترماتودها کرمهای پهن بیضی هستند که طول گونه های مختلف آنها بین ۱ میلی متر تا چند سانتی متر متغیر است. ترماتودها بطور تخمینی شامل ۱۸۰۰۰ تا ۲۴۰۰۰ گونه مختلف هستند که تقزیبا تمام آنها بصورت انگل در بدن نرمتنان و بی مهرگان هستند. انگل شناسان برای شناسایی گونه های انگلها خصوصیات متعددی را که عمدتا خصوصیات ساختار بدن هستند مشاهده و بررسی می کنند. از اینرو شناسایی تاکسونومی ترماتودها معمولا کاری دشوار است. خصوصیاتی که انگل شناسان معمولا در نظر می گیرند مشتمل بر دو دسته است. دسته اول، ویژگیهای دارای مقادیر عددی مانند طول بدن، طول بادکش دهانی، طول بادکش شکمی و ... است که این خصوصیات می توانند توسط لامهای میکرومتری اندازه گیری شوند. دسنه دوم هم ویژگیهای توصیفی مانند شکل ظاهری، تگومنت، موقعیت غدد ویتلوژن و ... می باشند. در این تحقیق، هدف ما یافتن مجموعه ای کمینه از ویژگیهاست که با داشتن آنها بتوان خانواده، گروه و گونه ترماتود را مشخص کرد. برای این منظور، از مجموعه داده ای بنام trematode morphological diversification که شامل تعدادی ویژگی ساختاری شامل مقادیر عددی در مورد ۳۹۰ گونه ترماتود است. جهت دسته بندی از الگوریتم k نزدیکترین همسایه (KNN) استفاده کرده و برای تقسیم مجموعه داده ها به دو بخش داده های آموزشی و داده های تست روش Ten-cv را مورد استفاده قرار دادیم. طی یک فرایند تکرار شونده انواع زیرمجموعه های ممکن از ویژگیهای موجود را جهت یافتن مجموعه های کمینه آزمایش کردیم. نهایتا از بین تمام ویژگیها برای دسته بندی خانواده ها با دقت بالا به یک مجموعه شامل ۵ ویژگی و برای دسته بندی گروه و گونه به ترتیب به دو مجموعه ۳ و ۵ عضوی از ویژگیها رسیدیم. نتایچ نهایی از بعد دقت دسته بندی بسیار رضایت بخش بوده و سیستم پیشنهادی می تواند بعنوان یک جایگزین موفق و دقیق برای شناسایی هویت ترماتودها مورد استفاده قرار گیرد.
نویسندگان