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J-GLOBAL ID：201902226658639938   整理番号：19A1388283

畳込みニューラルネットワークを用いたヌクレオソーム形成とヌクレオソーム阻害DNA配列の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Nucleosome Forming and Nucleosome Inhibiting DNA Sequences Using Convolutional Neural Networks

著者 (3件)： Oubounyt Mhaned (Department of Electronics and Information Engineering, Chonbuk National University, Jeonju, 54896, South Korea) ,  Louadi Zakaria (Department of Electronics and Information Engineering, Chonbuk National University, Jeonju, 54896, South Korea) ,  Chong Kil To (Advanced Electronics and Information Research Center, Chonbuk National University, Jeonju, 54896, South Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： WITS  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ヌクレオソームは真核細胞におけるDNAパッケージングの基本単位である。ヌクレオソームは,DNAへのアクセスによりDNA結合蛋白質,転写因子,および活性化因子を可能にするか阻止することにより転写を制御する障壁のように作用するので,遺伝子活性の調節において主要な役割を果たしている。本論文では,ヌクレオソーム阻害DNA配列からヌクレオソーム形成を正確に区別できる畳込み神経回路網(CNN)に基づく深い学習法を提案した。3つの異なる生物のデータセットを利用し,各データセットに対して,2つの異なる実験を行った。入力としてk-mer周波数カウントとDNA配列を直接用いた。提案したCNNモデルは,各DNA配列型を特徴付ける重要な領域と特徴を学習することにより,異なるDNA配列をうまく認識する。著者らの結果を,人間,Fly,およびWormを含む3つの異なるデータセットで行った評価に基づく以前の研究と比較した。提案したCNNモデルは同等の結果を達成した。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】

シソーラス用語： 学習 ,  転写因子 ,  *畳込み ,  DNA結合タンパク質 ,  *ヌクレオソーム ,  *DNA【核酸】 ,  神経回路網 ,  真核細胞 ,  遺伝子
準シソーラス用語： DNAパッケージング ,  *DNA配列 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ヌクレオソーム ,  阻害 ,  DNA配列 ,  予測