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J-GLOBAL ID：202002282712791294   整理番号：20A1362723

ゲノモムFF:最適に選択された常染色体領域を持つ適応多重回帰技法による胎児画分を測定するための費用対効果の高い方法【JST・京大機械翻訳】

GenomomFF: Cost-Effective Method to Measure Fetal Fraction by Adaptive Multiple Regression Techniques With Optimally Selected Autosomal Chromosome Regions

著者 (3件)： Kim Sunshin (Theragen Genomecare, Suwon, South Korea) ,  Kim Kangseok (Department of Cyber Security, Ajou University, Suwon, South Korea) ,  Jeon Young Joo (Theragen Genomecare, Suwon, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 106880-106888  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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)

抄録/ポイント： 胎児分画の正確な測定は,非侵襲的出生前検査の結果を確実にするために重要である。しかし,胎児画分の測定は,大量のデータと追加コストを必要とする。したがって,本研究では,限られた試料サイズと低い配列読取で胎児画分を測定する代替法を提案した。各研究室の環境に対してカスタマイズされた適応機械学習アルゴリズムを用いて,胎児画分を測定した。女性胎児の妊娠女性を,男性胎児を運ぶ女性の訓練データによって引き起こされたバイアスを除外するために試験した。胎児DNA画分予測の精度は訓練サンプルサイズの増加により増強された。1000試料(雄)で訓練し,45試料(雌)で試験した場合,読取数とサイズ特徴を用いた最適ビンサイズは,それぞれ300kbと800kbであった。新しい300-kbビンをSeqFFによって4,000×550の訓練サンプルで用いる50-kbビンと比較して,相関は300-kbビンでおよそ3~5%高かった。したがって,限られた試料収集条件および比較的低い被覆配列データで,個々の研究室における胎児画分を測定する効果的で調整された方法を提案した。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： 被覆 ,  胎児 ,  女性 ,  男性 ,  バイアス ,  *常染色体 ,  学習アルゴリズム ,  妊婦 ,  カスタム化
準シソーラス用語： 訓練データ ,  費用対効果 ,  出生 ,  非侵襲 ,  胎児DNA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 常染色体 ,  適応 ,  多重回帰 ,  技法 ,  胎児 ,  画分 ,  費用対効果