AI4AI：从禽流感病毒DNA序列分类宿主物种的定量方法
定量方法
2018-02-27 v1 机器学习
机器学习
摘要
禽流感爆发每年在全球造成数百万美元的损失，尤其在中国和韩国等亚洲国家。爆发的影响程度与完全了解流感病毒（特别是种间致病性）所需的时间直接相关。该过程需要实验室检测，而这类检测所需的资源在爆发紧急状况下通常匮乏。在本研究中，我们提出利用机器学习和深度学习的新型定量方法，在给定流感病毒原始DNA序列数据的情况下正确分类宿主物种，并给出各分类的概率。最佳深度学习模型在包含11个宿主物种类的数据集上达到了47%的top-1分类准确率和82%的top-3分类准确率。
引用
@article{arxiv.1802.09197,
title = {AI4AI: Quantitative Methods for Classifying Host Species from Avian Influenza DNA Sequence},
author = {Woo Yong Choi and Kyu Ye Song and Chan Woo Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09197},
year = {2018}
}