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J-GLOBAL ID：201802253845401052   整理番号：18A1043573

高スループットクロマチン立体配座捕獲データからの染色体全体空間クラスタ同定のための比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study for Identifying the Chromosome-Wide Spatial Clusters from High-Throughput Chromatin Conformation Capture Data

著者 (2件)： Li Xiangtao (Department of Computer Science and Information Technology, Northeast Normal University, Changchun, Jilin, China) ,  Wong Ka-Chun (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Pok Fu Lam, Hong Kong)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 15  号： 3  ページ： 774-787  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  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： 過去数年において,ハイスループット配列決定技術はゲノムアノテーションへの大量の洞察を可能にした。対照的に,ゲノム領域のフルスケール三次元配列は比較的未知である。ハイスループット染色体形成捕獲(Hi-C)技術における最近のブレークスルーにより,非負行列因数分解(NMF)を採用して,Hi-Cデータからゲノム領域の局所空間クラスタを同定した。しかし,このような非負行列因数分解は,非負制約条件で最適化される高次元非凸目的関数を必要とする。NMFによる局所空間クラスタの同定を改善するために,10以上の最適化アルゴリズムを提案し比較した。高次元,非凸,および制約された目的関数を回避し,最適化するために,著者らは,in silico進化を実行するために,自然からインスピレーションを引き出した。提案したアルゴリズムは進化する候補の母集団からなり,一方NMFは進化の間に局所探索として作用する。母集団に基づく最適化アルゴリズムは,グローバル最適化に向けて非負行列因数分解を調整し,誘導する。実験結果により,提案したアルゴリズムは,最近のstate of the ートにおける非負行列因数分解の品質を改善できることを示した。提案したアルゴリズムの有効性とロバスト性は,酵母とヒトの染色体ワイドHi-C接触マップに関する包括的性能ベンチマーキングによって支持される。さらに,時間複雑性解析,収束解析,パラメータ解析,生物学的事例研究,および遺伝子オントロジー類似性解析を実施して,種々の展望から提案方法のロバスト性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  *クラスタ ,  最適化 ,  ロバスト性 ,  ゲノム ,  近傍探索法 ,  *立体配座 ,  事例研究 ,  三次元 ,  母集団 ,  アルゴリズム ,  品質 ,  *捕獲 ,  凸形
準シソーラス用語： 非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (9件)： 高スループット ,  クロマチン ,  立体配座 ,  捕獲 ,  染色 ,  体全体 ,  クラスタ ,  同定 ,  研究