Abstract-Summary: Flera artiklar har publicerats om förutsägelsen av hepatit C virus (HCV) polyprotein klyvning platser, med hjälp av symboliska och icke-symboliska maskininlärning tekniker. De publicerade tidningarna uppnådde olika nivåer av förutsägelsenoggrannhet. de uppnådda resultaten beror på den använda tekniken och tillgången till lämpliga och korrekta HCV-polyproteinsekvenser med kända klyvningsställen. Vi försökte här att uppnå mer exakta förutsägelser resultat, och mer informativ kunskap om HCV protein klyvning platser med beslut träd algoritm. Det finns flera faktorer som kan påverka den övergripande förutsägelsen noggrannhet. En av de viktigaste faktorerna är tillgängligheten av acceptabla och korrekta HCV-polyproteiner sekvenser med kända klyvningsställen. Vi samlade in de senaste exakta datamängderna för att bygga prognosmodellen. Dessutom samlade vi in en annan datauppsättning för modelltestningen. Resultat: Lättheten att använda och förstå beslutsträdet gjorde det möjligt för oss att skapa en enkel förutsägelsemodell. Vi använde här de senaste exakta virusdataseten. Beslut träd uppnått här godtagbara förutsägelse noggrannhet resultat. Den genererade också informativ kunskap om själva klyvningsprocessen. Dessa resultat kan hjälpa forskarna i utvecklingen av effektiva virushämmare. Använda beslut träd för att förutsäga HCV protein klyvning platser uppnått hög förutsägelse noggrannhet.
Decision Tree som en förutsägelsemodell har också använts av författaren i REF för att förutsäga hepatit C virus (HCV) polyprotein klyvningsställen.
A Data Mining Approach for the Prediction of Hepatitis C Virus protease Cleavage Sites
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}