文献

J-GLOBAL ID：202102214521888837   整理番号：21A1071165

マルチスケール置換エントロピーとサポートベクトルマシンを用いた配列決定クロマトグラムからの肝炎ウイルスの分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Hepatitis Viruses from Sequencing Chromatograms Using Multiscale Permutation Entropy and Support Vector Machines

著者 (2件)： OEz Ersoy ,  Askin OEykuem Esra
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 21  号： 12  ページ： 1149  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  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： 核酸トレースファイルの分類は分子生物学研究における重要な問題である。より良い分類性能を得る目的で,その特徴が使用され,どの分類器が核酸トレースファイルの特性を最も良く表現するために実行されるかという疑問は,重要な役割を果たす。本研究では,統計的およびエントロピー理論に基づく異なる特徴抽出法を用いて,デオキシリボ核酸クロマトグラムを識別し,それらのシグナルを視覚的に識別することは,ほとんど不可能である。抽出した特徴を,異なるカーネル関数を持つサポートベクトルマシン(SVM)の分類器のための入力特徴集合として用いた。提案したフレームワークを,B型肝炎ウイルス(HBV)とC型肝炎ウイルス(HCV)から成る200の核酸トレースファイルの総数に適用した。統計的ベースの特徴抽出法の使用は,平均,中央値および標準偏差のような記述的手段で,肝炎核酸トレースファイルの特性を表すことができるが,置換エントロピーおよびマルチスケール置換エントロピーを含むエントロピーベースの特徴抽出法は,これらのファイルの複雑性の定量化を可能にする。結果は,統計的およびエントロピーに基づく特徴を用いることが,HBVおよびHCVの分類において,精度(ほぼ99%に達する)に関して例外的に高い性能を生成することを示した。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： *エントロピー ,  視覚 ,  標準偏差 ,  特徴抽出 ,  DNA【核酸】 ,  核酸 ,  *肝炎 ,  *肝炎ウイルス ,  分子生物学 ,  B型肝炎ウイルス ,  *クロマトグラム ,  C型肝炎ウイルス ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 核酸シークエンシング ,  置換エントロピー ,  マルチスケール置換エントロピー ,  サポートベクトルマシン

分類 (5件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H) ,  感染症・寄生虫症の治療  (GD01030D) ,  消化器疾患の薬物療法  (GH05020G) ,  ウイルスの生化学  (EG04030F) ,  消化器の基礎医学  (GH01020E)

引用文献 (59件)：

• Furey, T.S.; Cristianini, N.; Duffy, N.; Bednarski, D.W.; Schummer, M.; Haussler, D. Support vector machine classification and validation of cancer tissue samples using microarray expression data. Bioinformatics 2000, 16, 906-914.
• Lander, E.S.; Linton, L.M.; Birren, B.; Nusbaum, C.; Zody, M.C.; Baldwin, J.; Devon, K.; Dewar, K.; Doyle, M.; Fitzhugh, W.; et al. Erratum: Initial sequencing and analysis of the human genome: International Human Genome Sequencing Consortium. Nature 2001, 409, 860-921.
• Mateos, A.; Dopazo, J.; Jansen, R.; Tu, Y.; Gerstein, M.; Stolovitzky, G. Systematic learning of gene functional classes from DNA array expression data by using multilayer perceptrons. Genome Res. 2002, 12, 1703-1715.
• Öz, E.; Kaya, H. Support vector machines for quality control of DNA sequencing. J. Inequalities Appl. 2013, 2013, 85.
• Pincus, S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 1991, 88, 2297-2301.

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチスケール ,  置換 ,  エントロピー ,  サポートベクトルマシン ,  クロマトグラム ,  肝炎ウイルス ,  分類