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J-GLOBAL ID：202102287577132185   整理番号：21A1145556

ディープグラフ埋込みを用いたRNA二次構造の折畳み景観の解明【JST・京大機械翻訳】

Uncovering the Folding Landscape of RNA Secondary Structure Using Deep Graph Embeddings

著者 (5件)： Castro Egbert (Yale University,Comp. Biol. and Bioinf. Program,New Haven,CT,USA) ,  Benz Andrew (Yale University,Dept. of Mathematics,New Haven,CT,USA) ,  Tong Alexander (Yale University,Dept. of Computer Science,New Haven,CT,USA) ,  Wolf Guy (Univ. de Montre ́al; Mila,Dept. of Math. and Stat,Montreal,Canada) ,  Krishnaswamy Smita (Yale University,Depts. of Genetics & Comp. Sci,New Haven,CT,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： Big Data  ページ： 4519-4528  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 生体分子グラフ解析は,最近,幾何学的深層学習の新興分野で多くの注目を集めている。ここでは,意味のある関係とそれら間の変動を曝露する方法で,生体分子グラフを組織化する。そのようなグラフ埋込みを学習するための幾何学的散乱オートエンコーダ(GSAE)ネットワークを提案した。埋込みネットワークは,最近提案された幾何学的散乱変換を用いて,豊富なグラフ特徴を抽出する。次に,それは,分子特性の予測を可能にするこれらの特徴における情報を保持する低次元埋込みを抽出するために,半教師つき変分オートエンコーダを活用し,グラフを特性づける。GSAEは,構造及びエネルギーによりRNAグラフを組織化し,正確にbテーブルR NA structureを反映することを示した。lso,モデルは生成的であり,新しい折畳み軌跡をサンプリングできる。Copyright 2021 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： 散乱 ,  変分法 ,  ネットワーク ,  図式解法 ,  *RNA【核酸】 ,  *折畳み
準シソーラス用語： 生体分子 ,  *RNA二次構造 ,  深層学習 ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 埋込み ,  RNA二次構造 ,  折畳み ,  景観