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J-GLOBAL ID:201802222574098820   整理番号:18A0723958

生物医学オントロジーの徹底的構造監査のための効率的,大規模,非格子検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An efficient, large-scale, non-lattice-detection algorithm for exhaustive structural auditing of biomedical ontologies
著者 (6件):
資料名:
巻: 80  ページ: 106-119  発行年: 2018年 
JST資料番号: B0827A  ISSN: 1532-0464  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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生物医学的オントロジーの品質に関する系統的な監査のための構造的な方法の開発における基本的な課題の一つは,通常,徹底的なサブグラフ分析に含まれる計算コストである。オントロジーにより誘導された階層的順序における各ペアの概念のすべての非自明最低共通祖先(LCA)を計算するための新しいアルゴリズムであるANT-LCAを導入した。LCAの計算は,オントロジー品質保証のための非格子アプローチのための基本ステップである。既存のアプローチとは異なり,ANT-LCAは,少なくとも1つの共通祖先を持つ非自明ペアに対するLCAsを計算するだけである。実用的な興味がない可能性のあるすべての自明なペアをスキップするために,ANT-LCAは,トポロジー的順序と動的計画法を組み合わせた単純で革新的なアルゴリズム戦略を用いて,非自明なペアの追跡を維持する。著者らは,正当性証明を提供して,2つの最大の生物医学オントロジー,SNOMED CTと遺伝子オントロジー(GO)のための計算時間における実質的減少を実証した。ANT-LCAは,SNOMED CTおよびGOに対して,それぞれ30および3秒の平均計算時間を達成し,最も良く知られているアプローチよりも約2桁速かった。著者らのアルゴリズムは,大規模オントロジーシステムのサブグラフベースの構造解析における基本的な計算障壁を克服する。それは,潜在的な問題領域を特定するだけでなく,自動的に問題を固定するための変化を示唆する新しい種類の構造監査法の実装を可能にする。このような構造監査法は,オントロジー品質保証作業を支援するより効果的なツールに導くことができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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