Utilizing ANFIS in rotation forest for human MicroRNA target prediction

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 464

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF و WORD قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

COMCONF03_342

تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1396

چکیده مقاله:

MicroRNAs (miRNAs) are small and non-coding ribonucleic acids that play critical roles in regulation of host genome expression at post-transcriptional level. Since finding miRNA target experimentally is costly and needs spending much time, the use of machine learning methods is a growing research area for miRNA target prediction. In this paper, a new classifier is proposed to predict human miRNA targets in which the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system (ANFIS) is utilized as the base classifier in rotation forest. For finding the best radii parameters of ANFIS models, Genetic Algorithm (GA) is used. Experimental results confirm that the proposed method is well comparable to the methods in the literature.

نویسندگان

Elham Sadat Jafari Nasab

Department of Computer Engineering, Shahid Bahonar University, Kerman, Iran

Zahra Karami

Department of Biology,Faculty of sciences, Shahid Bahonar University, Kerman, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Filipowicz W, Bhattcharyya SN, Sonenberg N, Mechanismms of po st-trans ...
  • Yue D, Liu H, Huang Y, Survey of computational algorithms ...
  • Yu S, Kim J, Min H, Yoon S, Ensemble learning ...
  • Mendoza MR, da Fonseca GC, Loss-Morais G, Alves R, Margis ...
  • Zhang C, Ma Y, Ensemble Machine Learning: Methods and Applications, ...
  • Ahmadi H, Ahmadi A, Az imz a de h-Jamalkandi A, ...
  • Mitra R, B andyopadhyay S, MultiMiTar: A novel multi objective ...
  • Sturm M, Hackenberg M, Langenberger D, Frishman D, TargetSpy: A ...
  • Liu H, Yue D, Chen Y, Gao S-J, Huang Y, ...
  • Yousef M, Jung S, Kossenkov AV, Showe LC, Showe MK, ...
  • Friedman Y, Naamati G, Linial M, MiRror: A combinatorial analysis ...
  • Griffiths-Jones S, Grocock RJ, Van Dongen S, Bateman A, Enright ...
  • Sethupathy P, Corda B, Hatzigeorgiou AG, TarBase: A comprehensive database ...
  • Hsu S-D, Lin F-M, Wu W-Y, Liang C, Huang W-C, ...
  • Rodriguez J, Kuncheva LI, Aloso CJ, Rotation fores! A new ...
  • Adriano Oliveira Cruz, PPGI, IM-NCE, UFRJ, ANFIS: Adaptive Neuro-Fuzzy Inference ...
  • Neuro-fuzzy course, Dr. seyyed mostafa kalam harsis , matlabsite website. ...
  • Martinez-Muo G, Hern andez-Lobato D, Su arez A, An analysis ...
  • _ F, Zuo Z, Cai G, Kang S, Gao X, ...
  • B andyopadhyay S, Mitra R, TargetMiner: microRNA target prediction with ...
  • Xiao J, Li Y, Wang K, Wen Z, Li M, ...
  • Duda RO, Hart PE, Stork DG, Pattern Classification, John Wiley ...
  • نمایش کامل مراجع