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J-GLOBAL ID:202102247571392672   整理番号:21A1150596

遺伝子型補完のためのスパース畳込み雑音除去オートエンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Sparse Convolutional Denoising Autoencoders for Genotype Imputation
著者 (2件):
資料名:
巻: 10  号:ページ: 652  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7194A  ISSN: 2073-4425  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)
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欠損遺伝子型が計算的に置換できる遺伝子型帰属は,ゲノム解析における必須ツールであり,表現型予測と広い関連性がある。伝統的遺伝子型補完法は,通常,ハプロタイプクラスタリングアルゴリズム,隠れMarkovモデル(HMM),および統計的推論に基づいている。深層学習に基づく方法は,最近,様々な分野における欠測データ問題に対処することが最近報告された。本研究では,遺伝子型帰属のための深層学習の性能を探索するため,ここでは,欠損遺伝子型を切るためのスパース畳込み雑音除去自動符号化器(SCDA)と呼ばれる深層モデルを提案した。遺伝子型データにおける様々な相関または連鎖パターンを抽出することができる畳込み層を用いてSCDAモデルを構築し,L1正則化から生じるスパース重み行列を適用して高次元データを処理した。酵母とヒト遺伝子型データに関する遺伝子型帰属のための異なるシナリオにおけるSCDAモデルの性能を総合的に評価した。その結果,SCDAは強力なロバスト性を持ち,一般的な参照フリー補完法よりも顕著に優れていることが分かった。したがって,本研究は,ゲノム研究における欠測データ補完のための深層学習モデルの別の新しい応用を指摘する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝学研究法 
引用文献 (70件):
  • Wigginton, J.E.; Cutler, D.J.; Abecasis, G.R. A note on exact tests of Hardy-Weinberg equilibrium. Am. J. Hum. Genet. 2005, 76, 887-893.
  • Pei, Y.F.; Li, J.; Zhang, L.; Papasian, C.J.; Deng, H.W. Analyses and comparison of accuracy of different genotype imputation methods. PLoS ONE 2008, 3, e3551.
  • Browning, S.R.; Browning, B.L. Rapid and accurate haplotype phasing and missing-data inference for whole-genome association studies by use of localized haplotype clustering. Am. J. Hum. Genet. 2007, 81, 1084-1097.
  • Kimmel, G.; Shamir, R. GERBIL: Genotype resolution and block identification using likelihood. Proc. Natl. Acad. Sci. 2005, 102, 158-162.
  • Consortium, G.P. A global reference for human genetic variation. Nature 2015, 526, 68.
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タイトルに関連する用語 (5件):
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