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J-GLOBAL ID：201702240665947276   整理番号：17A1551030

シーケンシングデータのためのSRSF形状解析は新しい分化パターンを明らかにする【Powered by NICT】

SRSF shape analysis for sequencing data reveal new differentiating patterns

著者 (3件)： Wesolowski Sergiusz (Department of Mathematics, Florida State University, United States) ,  Vera Daniel (Center of Genomics and Personalized Medicine, Florida State University, United States) ,  Wu Wei (Department of Statistics, Florida State University, United States)
資料名： Computational Biology and Chemistry  (Computational Biology and Chemistry)
巻： 70  ページ： 56-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0201B  ISSN： 1476-9271  CODEN： COCHDK  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： 遺伝子発現とクロマチン構造のような,ゲノムの基本的特徴を調べるために配列決定に基づく方法は,Illumina配列決定から誘導されたリードの豊度と分布からの推論に依存している。そのような実験から描画音推論はゲノムに沿った読み取りの分布,これらのデータの規模と性質により挑戦されているをモデル化するために適切な数学的方法に依存している。Illumina配列決定データを解析するために平方根勾配関数に基づく新しいフレームワーク(SRSFseq)を提案した形状解析。新しいアプローチでは情報の基本単位は既知の参照ゲノムに位置する関心領域上でマッピングされた読み取りの密度である。密度は形状として解釈することができ,新しい形状解析モデルを提案した。Fisher試験の等価を異なる実験条件における密度関数のグループ間の読み取り分布パターンの形状の差異の重要性を定量化した。エキソンレベル,他法では検出されない実験条件間で読み出し分布と豊度の変化の検出を可能にし,RNA-seqデータを解析するため,この新しいフレームワークの性能を評価した。したがって,この方法は最新の数に基づく技術に適したサプリメントである。数学的設計の密度表現と柔軟性の品種は,リードの分布を試験することである他のデータの種類や問題に容易に適応するモデルを可能にした。機能的解釈とSRSF位相-振幅分離手法は,方法の感度と特異性を改善する効率的な雑音低減法を与えた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝子発現 ,  雑音低減 ,  *形態 ,  RNA【核酸】 ,  モデリング ,  位相 ,  モデル ,  ゲノム ,  サプリメント ,  音響 ,  柔軟性
準シソーラス用語： 特異性 ,  RNA-seq ,  クロマチン構造 ,  *形状解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 次世代配列決定 ,  RNA-seq ,  ミクロコッカスヌクレアーゼ(MNase)seq ,  ゲノミクス ,  関数データ解析 ,  動的時間ワーピング ,  形状解析 ,  統計 ,  機能的統計 ,  平方根斜面関数

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 (2件)： 形状解析 ,  分化