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J-GLOBAL ID：202002223059958496   整理番号：20A2037716

Saccharomyces cerevisiae菌血症における複製の起源を同定するための畳込みニューラルネットワークベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Convolutional Neural Network-Based Approach to Identify the Origins of Replication in Saccharomyces Cerevisiae^*

著者 (4件)： Wu Feng (Shandong University,School of Mechanical, Electrical and Information Engineering,Weihai,264209) ,  Yang Runtao (Shandong University,School of Mechanical, Electrical and Information Engineering,Weihai,264209) ,  Chen Jingui (Shandong University,School of Mechanical, Electrical and Information Engineering,Weihai,264209) ,  Zhang Chengjin (Shandong University,School of Mechanical, Electrical and Information Engineering,Weihai,264209)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCC  ページ： 5889-5894  発行年： 2020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： DNA複製は遺伝情報の遺伝に重要である。複製(ORIs)の起源の正確な,効率的で迅速な同定は,DNA複製の機構を理解するために重要である。特に真核生物では,それらの遺伝子配列の各々はより効率的な複製のために複数のORIsを含む。真核生物のORIsを同定するために設計された多くの予測因子があるが,それらの多くは固定長の遺伝子配列にのみ標的である。さらに,予測精度は満足せず,まだ大きな余地がある。この分野における限界を考慮して,本研究では,Saccharomyces cerevisiae(S.cerevisiae)における異なる長さのORIsを同定するために,畳み込みニューラルネットワークに基づくアプローチを開発した。この研究を自然言語処理(NLP)の分野と組み合わせることにより,トリヌクレオチド特徴ベクトルをWord2vecにより構築して,Text-Convolutionalニューラルネットワークを用いて,各トリヌクレオチドを次のORIs同定に表現した。その結果,88.3%の全成功率を達成し,任意の長さでORIsを同定する提案した方法の効率を証明した。Copyright 2020 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： *複製 ,  *ニューラルネットワーク ,  遺伝情報 ,  自然言語処理 ,  菌血症 ,  *酵母菌属 ,  DNA複製 ,  *Saccharomyces cerevisiae ,  真核生物
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  予測精度 ,  成功率 ,  遺伝子配列 ,  予測因子 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： Saccharomyces ,  菌血症 ,  複製 ,  起源 ,  同定 ,  畳込みニューラルネットワーク