SaPt-CNN-LSTM-AR-EA: a hybrid ensemble learning framework for time series-based multivariate DNA sequence prediction.

Yan, Wu; Tan, Li; Meng-Shan, Li; Sheng, Sheng; Jun, Wang; Fu-An, Wu

Yan, Wu; Tan, Li; Meng-Shan, Li; Sheng, Sheng; Jun, Wang; Fu-An, Wu.

Afiliación

Yan W; School of Biotechnology, Jiangsu University of Science & Technology, Zhenjiang, China.
Tan L; School of Mathematics and Computer Science, Gannan Normal University, Ganzhou, Jiangxi, China.
Meng-Shan L; Sericultural Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Zhenjiang, Jiangsu, China.
Sheng S; College of Physics and Electronic Information, Gannan Normal University, Ganzhou, China.
Jun W; College of Physics and Electronic Information, Gannan Normal University, Ganzhou, China.
Fu-An W; School of Biotechnology, Jiangsu University of Science & Technology, Zhenjiang, China.

PeerJ ; 11: e16192, 2023.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37810796

Asunto(s)

Algoritmos; Aprendizaje; Factores de Tiempo; Secuencia de Bases; Aprendizaje Automático

Palabras clave

Biological sequence; DNA sequence; Data mining; Ensemble learning; Time series

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Aprendizaje Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: PeerJ Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Estados Unidos

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