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J-GLOBAL ID：201802254205388377   整理番号：18A1940087

超並列配列データと多重機械学習モデルを用いたDNAメチル化に基づく年齢予測【JST・京大機械翻訳】

DNA methylation-based age prediction using massively parallel sequencing data and multiple machine learning models

著者 (7件)： Aliferi Anastasia (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom) ,  Ballard David (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom) ,  Gallidabino Matteo D. (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom) ,  Gallidabino Matteo D. (Centre for Forensic Science, Department of Applied Sciences, Faculty of Health and Life Sciences, Northumbria University Newcastle, Ellison Building, NE1 8ST Newcastle Upon Tyne, United Kingdom) ,  Thurtle Helen (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom) ,  Barron Leon (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom) ,  Syndercombe Court Denise (King’s Forensics, Department of Analytical, Environmental and Forensic Sciences, Faculty of Life Sciences and Medicine, King’s College London, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, United Kingdom)
資料名： Forensic Science International: Genetics  (Forensic Science International: Genetics)
巻： 37  ページ： 215-226  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3148A  ISSN： 1872-4973  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)

抄録/ポイント： DNAインテリジェンスの分野は,興味深い大きなグループを狭くするか,または興味のある標的グループを定義するのを助けることができるDNA証拠から情報を検索することに焦点を合わせている。地理的祖先と物理的外観の推定に関する最近のブレークスルーによって,年代学的時代の推定は,この情報の循環を完成させる。最近の研究は,年齢と強く相関するヒトゲノムにおけるメチル化部位を同定し,年齢推定アルゴリズムの開発に用いることができる。本研究では,11~93歳の個人からの110の全血液試料を,12のCpG部位の亜硫酸水素変換と超並列配列決定(Illina MiSeq)に基づくDNAメチル化定量分析を用いて分析した。このデータを用いて,17の異なる統計モデリング手法を,二乗平均二乗誤差(RMSE)に基づいて比較し,多項式関数(SVMP)モデルを有するサポートベクトルマシンを,更なる試験のために選択した。選択されたモデル(RMSE=4.9年)に対して,ブラインド試験(n=33)の平均誤差(MAE)は4.1年で計算され,試料の52%は誤差の4年未満,7年未満では86%を予測した。さらに,この種の最初の検証におけるメチル化定量化精度と予測精度の観点から,本法の感度を評価した。本法は,10ngの初期DNA入力または約2ngの亜硫酸塩PCR入力までの精度を保持した。最後に,34の唾液試料を分析し,基本的正規化に従って,ドナーの年代年齢を,試料の50%に対して4年未満の誤差で,70%に対して7年未満の誤差で予測した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  モデリング ,  *DNA【核酸】 ,  *超並列処理 ,  亜硫酸 ,  定量分析 ,  水素 ,  サポートベクトルマシン ,  *メチル化 ,  *機械学習 ,  正規化 ,  多項式
準シソーラス用語： 予測精度 ,  CpG ,  *DNAメチル化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： DNAメチル化 ,  年齢予測 ,  人工神経回路網 ,  機械学習 ,  全血 ,  唾液 ,  精子

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重 ,  機械学習 ,  モデル ,  DNAメチル化 ,  年齢 ,  予測