基于图聚类算法的Covid-19数据集分析研究
机器学习
2023-08-10 v1
摘要
冠状病毒病（Corona VIrus Disease，缩写为COVID-19）是一种新型病毒，于2019年12月在中国武汉首次发现，如今这种致命疾病已蔓延至全球。据世界卫生组织（WHO）统计，从2019年至2021年4月，共有3,124,905人死于该疾病。在此情形下，许多方法、基于AI的技术以及机器学习算法已被研究并用于挽救人们免受这一大流行病之害。SARS-CoV与2019-nCoV、SARS-CoV-2病毒侵入人体，导致细胞蛋白结构发生某些差异。蛋白-蛋白相互作用（PPI）是细胞内的重要过程，在药物研发与疾病认知中扮演非常关键的角色。在本研究中，我们对由Covi-19数据集的92个基因生成的PPI网络进行聚类。我们使用了三种基于图的聚类算法，以直观呈现聚类分析。
引用
@article{arxiv.2308.04697,
title = {An Analytical Study of Covid-19 Dataset using Graph-Based Clustering Algorithms},
author = {Mamata Das and P. J. A. Alphonse and Selvakumar K},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04697},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 28 figures, Fifth International Conference on Smart Computing and Informatics (SCI 2021)