ゲノムスケールで多重制約分布を適合させる集団を構成するための線形時間アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Siragusa Enrico; Haiminen Niina; Utro Filippo; Parida Laxmi

文献

J-GLOBAL ID：201902210920475982 整理番号：19A1958558

ゲノムスケールで多重制約分布を適合させる集団を構成するための線形時間アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Linear Time Algorithms to Construct Populations Fitting Multiple Constraint Distributions at Genomic Scales

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資料名：
巻： 16 号： 4 ページ： 1132-1142 発行年： 2019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)

計算機シミュレーションは,個体群遺伝的方法,モデル,およびパラメータを研究するために,また潜在的結果を予測するために用いることができる。例えば,植物個体群において,育種操作の結果を予測することは,シミュレーションを用いて研究することができた。事前に特定された特性を持つ個体群のin silico構築は,育種最適化と他の個体群遺伝学的研究における重要な課題である。著者らは,それぞれが2つの分布,すなわちSimBA-LDが連鎖不平衡と最小対立遺伝子頻度分布に適合する2つのクラスの問題に対する2つの線形時間シミュレーションを提示する。一方,SimBA-hapは,ハプロタイプと倍数体対立遺伝子用量分布に適合する。以前に導入されたSimBA-LDの増分ギャップ充填版は,効率的な大規模シミュレーションを可能にするターゲット分布に正確に適合することを示した。SimBA-hapの精度と効率を,様々な数のフォアハプロタイプを持つ四倍体個体群をシミュレートすることにより実証し,線形時間gre欲アルゴリズムと混合整数計画法に基づく最適解の両方を評価した。SIMBAはhttp://researcher.watson.ibm.com/project/5669で利用可能である。Copyright 2019 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】

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符号理論 , 図形・画像処理一般 , パターン認識

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