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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Joon-Su Kim (Sangmyung University) Dong-Keun Kim (Sangmyung University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
발행연도
2023.1
수록면
119 - 122 (4page)

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In this study, to improve the shortcomings of existing alignment-free sequence analysis and alignment-based sequence analysis, the new DNA alignment-free sequence analysis algorithm with high processing speed and gene mutation resistance is suggested. Many studies have used high-cost deep learning such as CNN and RNN to increase the accuracy of biological classification with sequence datasets. Instead of using that, the analysis algorithm preprocess the gene dataset, so that it allows meaningful results in a short time with low-cost supervised or unsupervised learning models. In addition, several thousand or more sequences may be stably preprocessed with limited resources. The COI DNA genetic dataset for each mammal, bird, reptile, fish, and amphibian in the form of a FASTA file was used to preprocess. The new algorithm used 'k-mers slicing' with GC-content and 'k-mers embedding' to reduce the deviation in genetic samples and those size. Compared to the commonly used alignment-based sequence analysis programs, it showed significantly faster processing speeds. In addition, the accuracy of machine learning for species classification was higher than when learned with the programs.
#COI #GC-content #K-mers embedding #K-mers slicing

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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