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Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction (eBook)

(Autor)

eBook Download: PDF
2016 | 1st ed. 2016
XIII, 110 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-14319-0 (ISBN)

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Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction - Roman Feldbauer
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This thesis presents a scalable, generic methodology for microbial phenotype prediction based on supervised machine learning, several models for biological and ecological traits of high relevance, and the deployment in metagenomic datasets. The results suggest that the presented prediction tool can be used to automatically annotate phenotypes in near-complete microbial genome sequences, as generated in large numbers in current metagenomic studies. Unraveling relationships between a living organism's genetic information and its observable traits is a central biological problem. Phenotype prediction facilitated by machine learning techniques will be a major step forward to creating biological knowledge from big data.

Roman Feldbauer is currently employed at the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI) and PhD student at the University of Vienna. His research interests are machine learning, data science, bioinformatics, comparative genomics and neuroscience. In one of his current projects he investigates large biological databases in regard to the 'curse of dimensionality'.

Roman Feldbauer is currently employed at the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI) and PhD student at the University of Vienna. His research interests are machine learning, data science, bioinformatics, comparative genomics and neuroscience. In one of his current projects he investigates large biological databases in regard to the „curse of dimensionality“.

Microbial Genotypes and Phenotypes.- Basics of Machine Learning.- Phenotype Prediction Packages.- A Model for Intracellular Lifestyle.

Erscheint lt. Verlag 15.6.2016
Reihe/Serie BestMasters
BestMasters
Zusatzinfo XIII, 110 p. 29 illus.
Verlagsort Wiesbaden
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik
Naturwissenschaften Biologie
Technik
Schlagworte Bioinformatics • classification • Genotype • Metagenomics • microorganisms
ISBN-10 3-658-14319-3 / 3658143193
ISBN-13 978-3-658-14319-0 / 9783658143190
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