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J-GLOBAL ID：201202281538207680   整理番号：12A1241002

forestSV:統計的学習を介する構造変異体の発見

forestSV: structural variant discovery through statistical learning

著者 (2件)： MICHAELSON Jacob J (Univ. California, California, USA) ,  SEBAT Jonathan (Univ. California, California, USA)
資料名： Nature Methods  (Nature Methods)
巻： 9  号： 8  ページ： 819-821  発行年： 2012年08月 
JST資料番号： W1413A  ISSN： 1548-7091  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造変異体特性に関する知識を統合して高処理シークエンシングデータの構造変異体を検出するRandom Forestに基づいた統計学的学習法であるforestSVを開発した。1000ゲノムプロジェクトのデータによりforestSVの性能を検証した。forestSVは欠失と重複に関して高感度と特異性を示した。

シソーラス用語： *突然変異体 ,  機械学習 ,  双生児 ,  ゲノム ,  *ヌクレオチド配列
準シソーラス用語： 一卵性双生児 ,  *構造変異体 ,  *分類子

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計的学習 ,  変異体 ,  発見