Chaos game representation dataset of SARS-CoV-2 genome
Chaos game representation dataset of SARS-CoV-2 genome
复制标题
DOI：
10.1016/j.dib.2020.105618
复制
发表时间：
2020-06-01
期刊：
影响因子：
1.2
通讯作者：
Fernes, Marcelo A. C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Barbosa, Raquel de M.;Fernes, Marcelo A. C.
截至 2020 年 4 月 16 日，新型冠状病毒病（称为 COVID-19）已蔓延至超过 185 个国家/地区，死亡人数超过 142,000 人，确诊病例超过 2,000,000 例。在生物信息学领域，关键点之一是利用数据流、数字信号处理、机器学习技术和算法等方法分析病毒核苷酸序列。然而，为了使这种方法可行，有必要将核苷酸序列字符串转换为数值表示。因此，该数据集提供了 SARS-CoV-2 病毒核苷酸序列的混沌游戏表示（CGR）。该数据集提供了 100 个 SARS-CoV2 病毒实例、Virus-Host DB 数据集中的 11540 个其他病毒实例以及来自 NCBI 的三个核糖核酸病毒实例（Betacoronavirus RaTG13、bat-SL-CoVZC45 和 bat-SL-CoVZXC21）的 CGR。 (C) 2020 作者。由爱思唯尔公司出版
As of April 16, 2020, the novel coronavirus disease (called COVID-19) spread to more than 185 countries/regions with more than 142,000 deaths and more than 2,000,0 00 confirmed cases. In the bioinformatics area, one of the crucial points is the analysis of the virus nucleotide sequences using approaches such as data stream, digital signal processing, and machine learning techniques and algorithms. However, to make feasible this approach, it is necessary to transform the nucleotide sequences string to numerical values representation. Thus, the dataset provides a chaos game representation (CGR) of SARS-CoV-2 virus nucleotide sequences. The dataset provides the CGR of 100 instances of SARS-CoV2 virus, 11540 instances of other viruses from the Virus-Host DB dataset, and three instances of Riboviria viruses from NCBI (Betacoronavirus RaTG13, bat-SL-CoVZC45, and bat-SL-CoVZXC21). (C) 2020 The Author(s). Published by Elsevier Inc.