文献

J-GLOBAL ID：201802228943738602   整理番号：18A1063378

動物ゲノミクスにおける大規模配列データの分析に関する学習【JST・京大機械翻訳】

Lessons learnt on the analysis of large sequence data in animal genomics

著者 (5件)： Biscarini F. (CNR-IBBA, Via Bassini 15, 20133, Milan, Italy) ,  Biscarini F. (School of Medicine, Cardiff University, Heath Park, CF14 4XN, Cardiff, UK) ,  Cozzi P. (CNR-IBBA, Via Bassini 15, 20133, Milan, Italy) ,  Cozzi P. (Department of Bioinformatics and Biostatistics, PTP Science Park, Via Einstein, 26900, Lodi, Italy) ,  Orozco-ter Wengel P. (School of Biosciences, Cardiff University, Museum Avenue, CF10 3AX, Cardiff, UK)
資料名： Animal Genetics  (Animal Genetics)
巻： 49  号： 3  ページ： 147-158  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0281A  ISSN： 0268-9146  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「オミクス革命」は,研究者と産業に利用可能な大量のシーケンスデータを作った。これは,この分野における前例のない進歩を刺激する生物情報学の分野において重大な影響を持っている。多くの場合,これは通常,人間のゲノミクス,特にヒトゲノムの視点から見られる。しかし,植物と動物のゲノミクスは,次世代の配列決定技術によって深く影響されており,いくつかのゲノミクス応用が研究者と育種産業の間で現在一般的に利用されている。ゲノミクスは膨大な量のデータを生成する傾向があり,ゲノム配列データは生物学的科学における大きなデータの割合の増加を説明し,配列決定と遺伝子タイピングコストの減少と大規模配列決定と再配列プロジェクトに大きく寄与する。大規模データの解析は,データ収集がデータ処理と解析より速いペースで現在行われているので,科学者への挑戦を提起している。そして,関連する計算負荷は次第に分類されており,データの簡単な操作,可視化,移動を行っている。膨大なデータセットの処理と分析によって消費される時間は,データ品質評価と重要な解釈を犠牲にしている可能性がある。さらに,多くのデータを分析するとき,ソミングは,ソフトウェアが衝突または停止する可能性があり,誤差を追跡するために非常にフラストレーションすることができる。ここでは,動物ゲノミクスの観点から,これらの課題と問題を取り組むことに関連する最も関連する問題をレビューし,大規模なゲノムデータセットを処理する際に役立つガイドラインによる広範な計算経験を欠く研究者を提供する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝学 ,  データ収集 ,  可視化 ,  ソフトウェア ,  育種 ,  *動物 ,  科学者 ,  データ処理 ,  データ解析
準シソーラス用語： ゲノム配列 ,  ヒトゲノム ,  バイオインフォマティクス ,  オミックス ,  *ゲノミクス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 動物遺伝学 ,  ビッグデータ ,  計算生物学 ,  データ解析 ,  ゲノム配列 ,  次世代シークエンシング ,  オミックス

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 (5件)： 動物 ,  ゲノミクス ,  大規模 ,  分析 ,  学習