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새로운 병원균의 신속한 분류를 위한 고유 게놈 서명을 위한 머신러닝 : COVID-19 사례연구(Machine learning using intrinsic genomic signa


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새로운 병원균의 신속한 분류를 위한 고유 게놈 서명을 위한 머신러닝 : COVID-19 사례연구(Machine learning using intrinsic genomic signa

Gurjit S. RandhawaID, Maximillian P. M. SoltysiakID, Hadi El RozID, Camila P. E. de Souza, | 아진

출간일
2020-07-14
파일형태
PDF
용량
7 M
지원 기기
PC
대출현황
보유1, 대출0, 예약중0
콘텐츠 소개
목차
한줄서평

콘텐츠 소개

2019년 코로나바이러스(사스-CoV-2, 일반적으로 COVID-19 바이러스라고 함)가 확인된 것만 150만 명이 넘는 184개국으로 확산됐다. 이와 같이 주요한 바이러스 발생은 전략적인 계획, 억제 및 치료를 위해 바이러스 게놈 서열과 분류의 조기해석을 요구한다. 본 논문은 본질적인 COVID-19 바이러스 유전체 서명을 식별하고, 이를 기계 학습 기반의 정렬-자유 접근법과 함께 사용하여 COVID-19 바이러스 유전체의 초고속, 확장성 및 고도로 정확한 분류를 제공한다.

목차

제 1편 : 코로나-19의 정의
1. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 정보 7
2. 코로나바이러스 분류 및 특성 9
3. 코로나 바이러스 전자현미경 형태 11
4. 코로나바이러스 구조 (Covid-19 Organization) 13
5. 코로나19: 환경에 지속적인 영향을 미칠까? 19
6. 치료법(Therapeutical Method) 22
제 2편 : 연구논문
Prevalence, Severity and Mortality associated with COPD and Smoking in patients with
COVID-19: A Rapid Systematic Review and Meta-Analysis
Abstract 23
Introduction 23
Materials and methods 26
Results 27
Discussion 33
Conclusion 41
References 41

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