文献

J-GLOBAL ID：201702236328951467   整理番号：17A0142740

DeepSplice:RNA seqによって明らかにされた新規スプライス接合の深い分類【Powered by NICT】

DeepSplice: Deep classification of novel splice junctions revealed by RNA-seq

著者 (4件)： Yi Zhang (Department of Computer Science, University of Kentucky, Lexington, 40506, USA) ,  Xinan Liu (Department of Computer Science, University of Kentucky, Lexington, 40506, USA) ,  MacLeod James N. (Department of Veterinary Science, University of Kentucky, Lexington, 40506, USA) ,  Jinze Liu (Department of Computer Science, University of Kentucky, Lexington, 40506, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 330-333  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 選択的スプライシング(AS)は単一マルチエキソン遺伝子から複数のmRNA転写物の産生を可能にする調節された過程である。大規模RNA seqデータセットのアベイラビリティは,スプライスされた配列参照ゲノムにスプライス部位だけでなく,スプライス部位を予測することを可能にした。これは遺伝子構造を解読とスプライシング変異体の多様性を探索する能力を大きく向上させた。しかし,既存のab initioアライナは配列誤差とランダム配列整合の結果として正のスプライスされた配列を偽に対して脆弱である。これら偽配列は偽陽性スプライス部位予測,スプライス変異体検出の混乱下流分析と豊度推定の有意なセットに導く可能性がある。本研究では,スプライス接合配列特性は深い学習技術と実験データから確認できることを示した。DeepSpliceと名付けた新しいスプライス接合分類ツールのための深い畳込みニューラルネットワークを用いて(i)は,スプライス部位を予測するための最先端レベル手法よりも性能的に優れていることを,(ii)高い計算効率を示し,(iii)ユーザによる自己定義された訓練データに適用することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ゲノム ,  mRNA ,  畳込み ,  *RNA【核酸】 ,  ニューラルネットワーク ,  選択的スプライシング ,  カオス ,  アベイラビリティ ,  遺伝子
準シソーラス用語： 訓練データ ,  計算効率 ,  誤検出 ,  スプライスバリアント ,  遺伝子構造 ,  スプライス部位 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： RNA ,  分類