Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto
ISSN: 0974-276X
ISSN: 0974-276X
Ashita Ebrahim*, Joby George
La enfermedad del hígado es quizás el crecimiento maligno más letal del planeta. En impulso contempla, las capacidades para ser elegido como cualidades clave en las enfermedades es un poco bajo, lo que restringe la precisión de las cualidades clave previstas en las infecciones. A distinguir las cualidades clave del crecimiento maligno hepático con alta exactitud y coordinar diferentes calidades de microarrays conjuntos de datos de articulación identificados con la enfermedad hepática utilizada. En ese punto, reconozca sus DEG básicos (Diferencialmente Genes expresados) que producirán más precisión que las del conjunto de datos individual. Los conjuntos de datos son en general información de articulación de calidad de microarrays humanos recuperada de la base de datos GEO (Gene Expression Omnibus) y necesidad para descubrir cualidades diferencialmente comunicadas entre condiciones de bienestar y malignidad hepática. A la luz de estas cualidades, se puede construir y diseccionar un sistema de asociación proteína-proteína para reconocer las pruebas de cualidades que están teniendo un mayor impacto en el sistema Estos ejemplos de calidad se preparan utilizando un sistema neuronal LSTM. A partir de este sistema neural preparado, el Los centros clave pueden reconocerse y pueden considerarse como las cualidades clave del crecimiento maligno del hígado. Además, la estrategia se puede aplicar a diferentes tipos de colecciones de información para elegir cualidades clave de otras dolencias complejas.