文献

J-GLOBAL ID：202102210764701831   整理番号：21A0873766

高変動ゲノミクスデータ集合における誤りと変異体検出における機械学習モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Machine Learning Models in Error and Variant Detection in High-Variation Genomics Datasets

著者 (4件)： Krachunov Milko (Faculty of Mathematics and Informatics, Sofia University, 5 James Bourchier Blvd., 1164 Sofia, Bulgaria) ,  Nisheva Maria (Faculty of Mathematics and Informatics, Sofia University, 5 James Bourchier Blvd., 1164 Sofia, Bulgaria) ,  Nisheva Maria (Institute of Mathematics and Informatics, Bulgarian Academy of Sciences, Acad. Georgi Bonchev Str., Bl. 8, 1113 Sofia, Bulgaria) ,  Vassilev Dimitar (Faculty of Mathematics and Informatics, Sofia University, 5 James Bourchier Blvd., 1164 Sofia, Bulgaria)
資料名： Computers (Web)  (Computers (Web))
巻： 6  号： 4  ページ： 29  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7165A  ISSN： 2073-431X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メタゲノムデータセット,複雑な倍数体ゲノムのデータセット,および他の高変異ゲノムデータセットに対して,分析,エラー検出および変異体呼出しの困難さがあり,生物学的変化から配列決定エラーを識別する課題から生じている。発生頻度の高い基礎候補の確認は,自然変動と希少塩基の存在のため,もはや信頼できる尺度ではない。本論文では,重みづけ周波数測度による事前選択ポテンシャル誤差候補後の誤りおよび希少変動へのベースを分類するための機械学習モデルの適用に対するアプローチを検討し,これは,シーケンス間ペアワイズ類似性を用いて予想外の変動に焦点を当てた。異なる類似性尺度を用いて,異なるタイプのデータセットを説明した。4つの機械学習モデルを実行し,試験した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  ゲノム ,  誤り検出 ,  倍数体 ,  重みづけ ,  類似性 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *ゲノミクス ,  メタゲノミクス ,  メタゲノム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  エラー発見 ,  変異体呼び出し ,  メタゲノミクス ,  倍数体ゲノム

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

引用文献 (24件)：

• Valverde, J.R.; Mellado, R.P. Analysis of metagenomic data containing high biodiversity levels. PLoS ONE 2013, 8.
• Marcussen, T.; Sandve, S.; Heier, L.; Spannagl, M.; Pfeifer, M. Ancient hybridizations among the ancestral genomes of bread wheat. Science 2014, 345.
• Li, R.W. (Ed.) Metagenomics and Its Applications in Agriculture, Biomedicine and Environmental Studies; Nova Science Publishers: Hauppauge, NY, USA, 2010.
• Nelson, K.E.; White, B.A. Metagenomics and its applications to the study of the human microbiome. In Metagenomics: Theory, Methods and Applications; Caister Academic Press: Poole, UK, 2010; Chapter 10; pp. 171-182.
• Kunin, V.; Engelbrektson, A.; Ochman, H.; Hugenholtz, P. Wrinkles in the rare biosphere: Pyrosequencing errors can lead to artificial inflation of diversity estimates. Environ. Microbiol. 2010, 12, 118-123.

タイトルに関連する用語 (7件)： ゲノミクス ,  データ集合 ,  誤り ,  変異体 ,  機械学習 ,  モデル ,  応用