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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,201 - 2,204 (4page)
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miRNA is a small RNA of 22 nucleotides (nt) in length that interacts with mRNA to regulate biological processes. This paper establishes a deep learning-based miRNA-mRNA association prediction model to overcome the time and cost issues of direct experiments. Using an open dataset, a dataset was constructed, and negative data was generated through data vectorization and similarity distance-based filtering. Predicting associations with an LSTM-based deep learning model achieved an ROC value of 0.97. The proposed method is applicable not only to miRNA and mRNA associations but also to various biological data, and future research will involve additional experiments with various deep learning models.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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