TRÍCH XUẤT ĐẶC TRƯNG TRÊN DỮ LIỆU METAGENOMIC.

Abstract

Bệnh viêm ruột có thể nghiêm trọng, nhưng với hướng tiếp cận dựa vào dữ liệu metagenomic, chúng ta có thể chẩn đoán chúng và thực hiện các bước cần thiết để ngăn ngừa các biến chứng nặng hơn. Chìa khóa để xác định thành phần gây bệnh trong cơ thể con người là lựa chọn cẩn thận các đặc điểm từ dữ liệu metagenomic. Nghiên cứu của chúng tôi đã chứng minh rằng việc sử dụng kỹ thuật máy học với các hướng tiếp cận được đề xuất để xếp hạng mức độ phong phú tương đối của các đặc trưng cho các nhiệm vụ dự đoán bệnh là đáng tin cậy. Chúng tôi cũng phát hiện ra rằng việc chọn các đặc điểm từ 1 đến 50 sẽ cải thiện độ chính xác của chẩn đoán. Ngoài ra, chúng tôi đã thực hiện việc phân tích các đặc trưng Top 10, 20, 30, 40 và 50 để xác định những đặc trưng nào xuất hiện trong tất cả các bộ dữ liệu. Các thí nghiệm của chúng tôi trên sáu bộ dữ liệu liên quan đến bệnh viêm ruột đã mang lại kết quả tốt hơn các nghiên cứu trước đây. Được trang bị kiến thức này, chúng ta có thể đưa ra những lựa chọn sáng suốt để ngăn ngừa các biến chứng liên quan đến những căn bệnh này.