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J-GLOBAL ID：201802259690549094   整理番号：18A0819515

次世代シークエンシングmRNAデータからの染色の起源の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting the origin of stains from next generation sequencing mRNA data

著者 (6件)： Dorum Guro (Zurich Institute of Forensic Medicine, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Ingold Sabrina (Zurich Institute of Forensic Medicine, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Hanson Erin (National Center for Forensic Science, University of Central Florida, Orlando, USA) ,  Ballantyne Jack (National Center for Forensic Science, University of Central Florida, Orlando, USA) ,  Snipen Lars (Department of Chemistry, Biotechnology and Food Science, Norwegian University of Life Sciences, Aas, Norway) ,  Haas Cordula (Zurich Institute of Forensic Medicine, University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Forensic Science International: Genetics  (Forensic Science International: Genetics)
巻： 34  ページ： 37-48  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： 著者らは以前に公表されたNGS mRNAアプローチを体液同定に用いて,モックcaseサンプルを含む183の体液/組織を分析した。得られたデータセットを用いて,染色の起源を予測する確率モデルを構築した。著者らのアプローチは,部分最小二乗とそれに続く線形判別分析を用いて,サンプルを6つの一般的に発生する法医用体液に分類する。このモデルは,マーカーの存在/不在よりもむしろ定量的情報(NGS読出し数)を組み込むことにおいて以前に示唆されたものとは異なる。提案したアプローチはまた,重要なマーカーの可視化と異なる体液との相関を可能にする。著者らのモデルを以前に発表された方法と比較し,読み出されたカウント情報の包含が予測を改善することを示した。最後に,混合物中の個々の成分を同定する能力を試験するために混合体液試料にモデルを適用した。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： 部分最小二乗法 ,  体液 ,  可視化 ,  *mRNA ,  確率モデル
準シソーラス用語： *配列解析 ,  線形判別分析 ,  *次世代シークエンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 法科学 ,  体液同定 ,  mRNA ,  大規模並列シークエンシング(MPS) ,  予測モデル ,  部分最小二乗(PLS) ,  線形判別分析(LDA)

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 次世代シークエンシング ,  mRNA ,  染色 ,  起源 ,  予測