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A Brief Review of Data Mining Application Involving Protein Sequence Classification

机译:涉及蛋白质序列的数据挖掘应用简述   分类

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摘要

Data mining techniques have been used by researchers for analyzing proteinsequences. In protein analysis, especially in protein sequence classification,selection of feature is most important. Popular protein sequence classificationtechniques involve extraction of specific features from the sequences.Researchers apply some well-known classification techniques like neuralnetworks, Genetic algorithm, Fuzzy ARTMAP, Rough Set Classifier etc foraccurate classification. This paper presents a review is with three differentclassification models such as neural network model, fuzzy ARTMAP model andRough set classifier model. A new technique for classifying protein sequenceshave been proposed in the end. The proposed technique tries to reduce thecomputational overheads encountered by earlier approaches and increase theaccuracy of classification.
机译:研究人员已使用数据挖掘技术来分析蛋白质序列。在蛋白质分析中,特别是在蛋白质序列分类中,特征的选择是最重要的。流行的蛋白质序列分类技术涉及从序列中提取特定特征。研究人员应用了一些著名的分类技术,例如神经网络,遗传算法,模糊ARTMAP,粗糙集分类器等,以进行准确的分类。本文对神经网络模型,模糊ARTMAP模型和粗糙集分类器模型三种不同的分类模型进行了综述。最后提出了一种新的蛋白质序列分类技术。提出的技术试图减少早期方法遇到的计算开销,并提高分类的准确性。

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