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J-GLOBAL ID：201502214873823356   整理番号：15A1320160

DectICO:特徴抽出と動的選択に基づくアラインメントフリー監視下メタゲノム分類法

DectICO: an alignment-free supervised metagenomic classification method based on feature extraction and dynamic selection

著者 (4件)： DING Xiao (Southeast Univ., Nanjing, CHN) ,  CHENG Fudong (Southeast Univ., Nanjing, CHN) ,  CAO Changchang (Southeast Univ., Nanjing, CHN) ,  SUN Xiao (Southeast Univ., Nanjing, CHN)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 16  号： Oct  ページ： 16:323 (WEB ONLY)  発行年： 2015年10月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： [背景]次世代シーケンシングの進歩が継続して,時間および空間を超えてますます大きなメタゲノムを作成できるようになってきた。異なる微生物コミュニティを用いたメタゲノムを比較し分類することは非常に重要である。アラインメントフリー監視下分類は既知微生物ゲノムと独立に達成できるので,メタゲノムサンプルの様々な成分間を区別するのに重要である。[結果]DectICOと呼ばれるアラインメントフリー監視下メタゲノム分類法を提出する。オリゴヌクレオチドの固有相関で提供される特徴セットはカーネル部分最小二乗アルゴリズムを用いて動的に選択され,本セットで抽出された特徴マトリックスをサポートベクターマシン(SVM)が連続的に利用して分類子を訓練する。3つの実際のメタゲノムシーケンシングデータセットである,大規模シーケンシングメタゲノムを含む2つと低被覆度の1つに対する,DectICOの分類性能を評価した。検証結果によれば,DectICOは強力であり,長いオリゴヌクレオチド(すなわち6量体から8量体)に基づいてうまく機能し,配列成分ベースの方法よりも安定で一般化できる。本方法によって訓練される分類子は,非動的特徴選択法および最近出版された帰納的SVMベースの分類法よりも正確である。[結論]アラインメントフリー監視下分類法であるDectICOは,既知微生物ゲノムに依存することなしに,正確にメタゲノムサンプルを分類できる。動的にICOを選ぶことは,配列成分ベースの分類アルゴリズムと比較して,優れた安定性と一般性を提供する。提出した方法はメタゲノムサンプル分類に関する新規洞察を提供する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： ゲノム ,  ミクロフローラ ,  *生物分類 ,  性能評価 ,  比較 ,  ヌクレオチド配列 ,  サポートベクトルマシン ,  *微生物 ,  特徴抽出 ,  *アルゴリズム ,  サイズ効果
準シソーラス用語： *DectICO ,  メタゲノム ,  最小二乗サポートベクターマシン ,  性能比較

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  微生物形態学・分類学  (EG03030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特徴抽出 ,  アラインメント ,  メタゲノム ,  分類法