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J-GLOBAL ID：202002286453585674   整理番号：20A1608299

DDBJデータ解析チャレンジ:DNA配列からのArabidopsisクロマチン特徴アノテーションを予測するための機械学習競争

DDBJ Data Analysis Challenge: a machine learning competition to predict Arabidopsis chromatin feature annotations from DNA sequences

著者 (15件)： Kaminuma Eli (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Baba Yukino (Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  Mochizuki Masahiro (IMSBIO Co., Ltd.) ,  Matsumoto Hirotaka (Laboratory for Bioinformatics Research, RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research) ,  Ozaki Haruka (Laboratory for Bioinformatics Research, RIKEN Center for Biosystems Dynamics Research) ,  Okayama Toshitsugu (BITS Co., Ltd.) ,  Kato Takuya (Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo) ,  Oki Shinya (Graduate School of Medical Sciences, Kyushu University) ,  Fujisawa Takatomo (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Nakamura Yasukazu (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Arita Masanori (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Ogasawara Osamu (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Kashima Hisashi (Graduate School of Informatics, Kyoto University) ,  Takagi Toshihisa (Center for Information Biology, National Institute of Genetics) ,  Takagi Toshihisa (Graduate School of Science, The University of Tokyo)
資料名： Genes & Genetic Systems  (Genes & Genetic Systems)
巻： 95  号： 1  ページ： 43-50(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： F0386A  ISSN： 1341-7568  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,次世代シーケンサからの大規模シーケンスのアノテーション...

シソーラス用語： 遺伝学実験技術 ,...
準シソーラス用語： DNA配列 ,...

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著者キーワード (4件)： クロマチン特徴予測 ,  深層学習 ,  機械学習競争 ,  配列読取アーカイブ

分類 (4件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  遺伝学研究法  (EC01020N) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (37件)：

• Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G. S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., et al. (2015) TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. Software available from tensorflow.org. arXiv:1603.04467.
• Baba, Y., Takase, T., Atarashi, K., Oyama, S., and Kashima, H. (2018) Data analysis competition platform for educational purposes: lessons learned and future challenges. Proceedings of the 8th Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence 2018 (EAAI-18), 7887-7892.
• Bender, E. (2016) Challenges: crowdsourced solutions. Nature 533, S62-S64.
• Bernstein, B. E., Stamatoyannopoulos, J. A., Costello, J. F., Ren, B., Milosavljevic, A., Meissner, A., Kellis, M., Marra, M. A., Beaudet, A. L., Ecker, J. R., et al. (2010) The NIH roadmap epigenomics mapping consortium. Nat. Biotechnol. 28, 1045-1048.
• Bochare, A., Gangopadhyay, A., Yesha, Y., Joshi, A., Yesha, Y., Brady, M., Grasso, M. A., and Rishe, N. (2014) Integrating domain knowledge in supervised machine learning to assess the risk of breast cancer. Int. J. Med. Eng. Inform. 6, 87-99.

タイトルに関連する用語 (8件)： データ解析 ,  DNA配列 ,  Arabidopsis ,  クロマチン ,  アノテーション ,  予測 ,  機械学習 ,  競争