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J-GLOBAL ID：201802247727220915   整理番号：18A1780658

応用を伴うヘリックスの統計モデル【JST・京大機械翻訳】

A statistical model for helices with applications

著者 (4件)： Mardia Kanti V. (Department of Statistics, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Mardia Kanti V. (Department of Statistics, School of Mathematics, University of Leeds, Leeds, UK) ,  Sriram Karthik (Quantitative Methods area, Indian Institute of Management, Ahmedabad, Gujarat, India) ,  Deane Charlotte M. (Department of Statistics, University of Oxford, Oxford, UK)
資料名： Biometrics  (Biometrics)
巻： 74  号： 3  ページ： 845-854  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0071A  ISSN： 0006-341X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 蛋白質における[数式:原文を参照]-ヘリックスの形状に関連する切れ刃問題に動機付けられて,著者らは,ヘリックスの円筒特性を組み込んだパラメトリック統計モデルを定式化した。著者らの焦点は,ヘリックスの軸方向の劇的な変化である「キンク」を検出することである。直線[数式:原文を参照]-ヘリックスに対する統計モデルを提案し,最大尤度推定手順を導出した。円筒は,[数式:原文を参照]-ヘリックスのための受け入れられた幾何学的モデルであるが,著者らの統計的定式化は,最初に,シリンダの周りの原子位置における不確実性を定量化する。ヘリックスに沿ったキンク位置を検出するための変化点技術「Kink-Dector」を提案した。古典的な変化点問題とは異なり,螺旋の方向の変化は単一データ点よりも多重データ点の同時シフトに依存し,より簡単ではない。著者らの生物学的構築ブロックは,直線的および屈曲したヘリックスに関する密集したデータであった。それは金標準を設定した。このデータを用いて,Kink検出器を構築するための顕著な特徴を同定し,その性能を試験し,いくつかの洞察を得た。「Kink-Finder」と呼ばれる計算競合器に匹敵するKink検出器の性能を見出し,視覚評価によるキンクの同定が限界を持ち,Kink検出器が軸方向の中程度の変化を検出するのに有効であることを示した。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： 金 ,  不確実性 ,  円筒 ,  シリンダ ,  最尤法 ,  キンク ,  タンパク質 ,  切れ刃 ,  軸方向 ,  膜タンパク質 ,  *統計模型 ,  検出器 ,  定式化
準シソーラス用語： 視覚評価 ,  蛋白質構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 変化点 ,  クラウドソース化データ ,  ヘリックス適合 ,  キンク検出 ,  膜蛋白質 ,  蛋白質構造

分類 (1件)： 分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： 応用 ,  ヘリックス ,  統計モデル