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J-GLOBAL ID：201702225338882785   整理番号：17A1780950

全ゲノムの構築最小組換え祖先の組換えグラフ【Powered by NICT】

Building minimum recombination ancestral recombination graphs for whole genomes

著者 (2件)： Thao Nguyen Thi Phuong (Institute of Information Technology, Vietnam Academy of Science and Technology, 18 Hoang Quoc Viet, Cau Giay, Hanoi, Vietnam) ,  Vinh Le Sy (University of Technology and Engineering, Vietnam National University, 144 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi, Vietnam)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NAFOSTED  ページ： 248-253  発行年： 2017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： 組換事象の最小数を用いた建築祖先組換えグラフ(ARG)はゲノム集団研究における基本的な問題である。網羅的探索法は数配列とマーカーの問題を解決するために提案した。最近,著者らは,千試料の全ゲノムのもっともらしいARGsを構築するARG4WGアルゴリズム[1]を紹介した。ARG4WGアルゴリズムは組換事象の数を最適化するために設計されていなかった。本研究では,組換事象の数を最適化するためARG4WGアルゴリズムの新しい設計を提案した。鍵となるアイデアは,再結合のための最良の候補を選択するために異なる基準(すなわち,最長共有末端配列間の最大類似性と配列の長さ)を解析し,結合することである。異なるデータセット上での実験により,この新しいアルゴリズムを他の方法と比較してより少ない数の組換事象のARGsを生成することを示した。法は全ゲノムデータセットからの最小組換えARGを構築することができた。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： アルゴリズム ,  再結合 ,  *ゲノム ,  最適化 ,  類似性
準シソーラス用語： 探索法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ゲノム ,  構築 ,  組換え ,  グラフ