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J-GLOBAL ID：201602215320875637   整理番号：16A0184167

関連した酵母種におけるオルソログ検出のための効果的なビッグデータ教師あり不均衡分類法

An Effective Big Data Supervised Imbalanced Classification Approach for Ortholog Detection in Related Yeast Species

著者 (7件)： GALPERT Deborah (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, CUB) ,  DEL RIO Sara (Univ. Granada, Granada, ESP) ,  HERRERA Francisco (Univ. Granada, Granada, ESP) ,  ANCEDE-GALLARDO Evys (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, CUB) ,  ANTUNES Agostinho (Universidade do Porto, Porto, PRT) ,  AGUEERO-CHAPIN Guillermin (Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV), Santa Clara, CUB) ,  AGUEERO-CHAPIN Guillermin (Universidade do Porto, Porto, PRT)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Bioinformatics  ページ： 748681 (WEB ONLY)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オルソロジー検出には,より効率的なスケーリングアルゴリズムが必要である。本論文では,類似性測度(アライメントスコア,連鎖長,保存領域の遺伝子メンバーシップおよび物理化学的プロフォール)に基づいて一連の遺伝子ペアの特徴を教師ありオルソログ検出法において組み合わせ,2つのゲノム間の可能なペアワイズ比較に関連したオルソログ比の低さを考慮して有効性を改善した。本シナリオにおいて,オルソログおよび非オルソログペアクラスの間のビッグデータ教師あり分類子の不均衡により,2つのゲノムから構築され,他のゲノムペアに拡張される効果的なスケーリング解が可能となる。ベンチマークデータベースとしてSaccharomyces cerevisiae-Kluyveromyces lactic,Saccharomyces cerevisiae-Candida blabrataおよびSaccharomyces cerevisiae-Schizosaccharomyces pombeのゲノムペアを用いて,この教師付きの方法をRBH,RSDおよびOMAアルゴリズムと比較した。大量の不均衡なデータのため,教師付きモデルの構築および試験は,不均衡を管理するビッグデータ教師付き分類子によってのみ可能であった。低いオルソログ比を考慮した評価基準を適用した。有効性の観点から,Spark SVMと組み合わせたMapReduce Random OversamplingはRBHおよびOMAよりも優れていたが,これはビッグデータ教師あり分類における進歩と組み合わせたアライメント類似性を越えて遺伝子ペアの特徴を考慮したことによる推測された。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *酵母 ,  データ ,  自動分類 ,  *類似性 ,  遺伝子 ,  ゲノム ,  スケーリング【計数】
準シソーラス用語： *オルソログ ,  データセット ,  *ビッグデータ ,  *教師あり分類 ,  曲線下面積 ,  *不均衡データ ,  分類子

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 酵母 ,  オルソログ ,  ビッグデータ ,  教師 ,  均衡 ,  分類法