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首页> 外文期刊>Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics >MetaG: a graph-based metagenomic gene analysis for big DNA data
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MetaG: a graph-based metagenomic gene analysis for big DNA data

机译：MetaG：基于图的宏基因组基因分析，可处理大DNA

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Microbial interactions and relationships are significant for animals, insects and plants. Metagenomic research enables properassessments and analysis for microbial organs and communities. The analysis helps to gain detailed insights on miscopies insects. Recent machine learning techniques focused on algorithms and data mining tools to check the depth of interactions and relationships on metagenomic dataset. Accurate analysis over large genes helps to solve real-world problems for public interest. In this regard, graph-centric big gene dataset representations are very important. De Bruijn graph is one the pivotal media to demonstrate the relationships and interactions of large genes dataset or metagenomic dataset. In this research, mapping-based metagenomic graphical (MetaG) genomes representation has been demonstrated. Data cleaning is done before applying graphical illustration. Random mapping is used to assess the variations in dataset. Euler path-based De Bruijn graph is used to sketch the gene annotation, translations, signaling and coding. This research helps in computational biology to map the genomic information in graphical ways with clear conceptions. Adequate experimental comparisons as well as analysis established the claims with tables and graphs.
机译：微生物之间的相互作用和关系对动物，昆虫和植物具有重要意义。元基因组学研究可以对微生物器官和群落进行适当的评估和分析。该分析有助于获得有关误复制昆虫的详细见解。最近的机器学习技术专注于算法和数据挖掘工具，以检查宏基因组数据集上的交互和关系的深度。对大基因的准确分析有助于解决现实世界中的问题，以求公众利益。在这方面，以图为中心的大基因数据集表示非常重要。 De Bruijn图是证明大型基因数据集或宏基因组数据集之间的关系和相互作用的重要媒介之一。在这项研究中，已经证明了基于作图的宏基因组图形（MetaG）基因组表示。在应用图形图示之前完成数据清理。随机映射用于评估数据集中的变化。基于欧拉路径的De Bruijn图用于草绘基因注释，翻译，信号传递和编码。这项研究有助于计算生物学以清晰的概念以图形方式绘制基因组信息。适当的实验比较和分析确定了具有表格和图表的索赔。

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