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J-GLOBAL ID:201902276894914569   整理番号:19A2679531

高次エピepist検出問題を解くための多目的最適化手順【JST・京大機械翻訳】

A multi-objective optimization procedure for solving the high-order epistasis detection problem
著者 (4件):
資料名:
巻: 142  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  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)
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単一ヌクレオチド多型(SNP)と複雑な疾患の間の関係を確立する複数の研究作業がある。多くの場合,これらの疾患は2つ以上のSNP(エピ停滞)の相互作用によって引き起こされる。従って,どのSNPが病気の出現につながるかを同定することは重要である。しかし,この問題は,エピ停滞次数と研究下のデータセットにおけるSNPの数が増加すると,より硬くなる。この問題に取り組むために,本研究では,問題意識のある子孫プロセスによる多目的最適化アルゴリズムの実装を示した。さらに,SNPデータセットにおける大量のデータにより,このアルゴリズムを並列化した。適用はこれらの値に限定されていないが,2,5,8の軌跡のエピ停滞サイズ下での提案の品質を実験的に検証した。さらに,6つの最先端法による生物学的性能の完全な比較研究を行い,他の生物学的方法よりも良好な結果を得た。著者らの結果は,提案した手法を用いて,高次エピ停滞サイズを持つ大規模データセットを合理的な時間で処理することができ,良好な品質の解を得ることを確認した。本論文の受け入れまでに行われた文献レビューによると,大きなデータセットにおいて6つの遺伝子座を超えるエピ停滞サイズを処理することができる他の著者らの研究はない。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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分子・遺伝情報処理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (2件):
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