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J-GLOBAL ID：201802219093838847   整理番号：18A0966260

χ2-統計量を用いた2つのMarkov系列を比較するときの語長の最適選択【JST・京大機械翻訳】

Optimal choice of word length when comparing two Markov sequences using a χ 2 -statistic

著者 (7件)： Bai Xin (Centre for Computational Systems Biology, School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China) ,  Tang Kujin (Molecular and Computational Biology Program, University of Southern California, Los Angeles, USA) ,  Ren Jie (Molecular and Computational Biology Program, University of Southern California, Los Angeles, USA) ,  Waterman Michael (Centre for Computational Systems Biology, School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China) ,  Waterman Michael (Molecular and Computational Biology Program, University of Southern California, Los Angeles, USA) ,  Sun Fengzhu (Centre for Computational Systems Biology, School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China) ,  Sun Fengzhu (Molecular and Computational Biology Program, University of Southern California, Los Angeles, USA)
資料名： BMC Genomics (Web)  (BMC Genomics (Web))
巻： 18  号： 6  ページ： 732  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7048A  ISSN： 1471-2164  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:単語パターン(グラム,k-タプル)のカウントを用いたアラインメントフリーシーケンス比較は,新しい配列技術からの大量の配列データのために活発な研究トピックになった。ゲノム配列はしばしばマルコフ連鎖によってモデル化され,尤度比検定または対応する近似χ2統計が2つの配列を比較するために示唆されている。しかしながら,そのような研究において単語長kを最良に選択する方法は知られていない。【結果】著者らは,2つのシーケンスの間の差異を検出する統計的パワーを最大化することによって,kを選択するための最適戦略を開発した。2つのシーケンスに対するマルコフ連鎖の次数はそれぞれr_1とr_2である。著者らは,シミュレーションと理論的研究の両方を通して,長いシーケンスと次世代配列(NGS)の両方のための最適k=max(r_1,r_2)+1がデータを読み出すことを示した。Markov連鎖の次数は未知で,いくつかの方法が開発されて,長いシーケンスとNGS読取の両方に基づくマルコフ連鎖の次数を推定した。推定した次数を用いたときの統計の電力損失を調べた。電力損失はマルコフ連鎖の次数のいくつかの推定子に対して最小であることを示した。結論:著者らの研究は,Markovシーケンスの比較のために最適単語長を選択することに関するガイドラインを提供する。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  ゲノム ,  モデリング ,  *統計量 ,  Markov連鎖 ,  アラインメント ,  単語 ,  推定量 ,  尤度比検定
準シソーラス用語： 電力損失 ,  次数 ,  最適戦略 ,  ゲノム配列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Markov連鎖 ,  アラインメントのないゲノム比較 ,  統計的パワー ,  NGS

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (38件)：

• J Mol Biol; Identification of common molecular subsequences; TF Smith, MS Waterman; 147; 1; 1981; 195-7; 10.1016/0022-2836(81)90087-5; CR1;
• J Mol Biol; Basic local alignment search tool; SF Altschul, W Gish, W Miller, EW Myers, DJ Lipman; 215; 3; 1990; 403-10; 10.1016/S0022-2836(05)80360-2; CR2;
• Genome Res; BLAT, the BLAST-like alignment tool; WJ Kent; 12; 4; 2002; 656-64; 10.1101/gr.229202; CR3;
• Brief Bioinform; New developments of alignment-free sequence comparison: measures, statistics and next-generation sequencing; K Song, J Ren, G Reinert, M Deng, MS Waterman, F Sun; 15; 3; 2014; 343-53; 10.1093/bib/bbt067; CR4;
• Bioinformatics; Alignment-free sequence comparison-a review; S Vinga, J Almeida; 19; 4; 2003; 513-23; 10.1093/bioinformatics/btg005; CR5;

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計量 ,  系列 ,  語