文献

J-GLOBAL ID：201702280293292402   整理番号：17A0142696

Fisher厳密試験スコアの直接最適化による学習調節モチーフ【Powered by NICT】

Learning regulatory motifs by direct optimization of Fisher Exact Test Score

著者 (4件)： Zhu Lin (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, No. 4800 Caoan Road, Shanghai 201804, China) ,  Li Ning (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, No. 4800 Caoan Road, Shanghai 201804, China) ,  Bao Wenzheng (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, No. 4800 Caoan Road, Shanghai 201804, China) ,  Huang De-Shuang (Institute of Machine Learning and Systems Biology, College of Electronics and Information Engineering, Tongji University, No. 4800 Caoan Road, Shanghai 201804, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 86-91  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： 超幾何分布に基づいて,Fisher厳密試験スコア(FET)とその変種は,TF結合部位(TFBS)モチーフ濃縮のレベルを定量化するための自然な方法を提供し,いくつかの広く用いられている判別モチーフ発見法の目的関数,HOMERとDREMEなどとして選んだ。その人気と有効性にもかかわらず,FETは非平滑と非微分可能であり,数値的に最適化することは困難である。この制限を回避するために,FETを最適化するために学習する既存のツールは,いくつかの外部パラメータの離散探索戦略または間接同調,精度を損なうとモチーフを生成する入力シーケンスの可能性を完全に利用できないことができるに頼らざるを得ない。本論文では,DirectFS,連続空間におけるモチーフパラメータの直接学習を可能にする最初のFETベースアプローチ(著者らの知る限り)を提案した。得られた損失関数を座標軸成分毎に最適化した場合,各得られたサブ問題のコスト関数は区分的定数関数,その最適値を正確かつ効率的に発見可能であることを示した。さらに,DirectFSの各反復において鍵となったのは,十~千Fisherの正確確率検定の新規「先読み′-スタイルアルゴリズムを用いて効率的に解くの中で最も統計的に有意なを見出すことが必要である。ENCODE ChIP-seqデータに関する実験的評価を行い,提案アプローチの性能を例証した。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： 費用関数 ,  *学習 ,  目的関数 ,  同調 ,  損失関数 ,  結合部位 ,  微分 ,  *最適化
準シソーラス用語： 先読み ,  最適値 ,  探索戦略 ,  モチーフ発見 ,  *スコア , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 試験 ,  スコア ,  最適化 ,  学習 ,  調節 ,  モチーフ