集団構造の可視化と推論のための非線形法の定量的評価【JST・京大機械翻訳】

Ubbens, J.; Feldmann, M. J.; Stavness, I.; Sharpe, A. G.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204595385503 整理番号：22P0316139

集団構造の可視化と推論のための非線形法の定量的評価【JST・京大機械翻訳】

Quantitative Evaluation of Nonlinear Methods for Population Structure Visualization & Inference

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月02日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

個体群構造(遺伝的構造と集団層別化とも呼ばれる)は,個体間の非ランダム交配の結果として,個体群における亜集団間の対立遺伝子頻度の系統的差異の存在である。それは遺伝的祖先の有益性であり,医学遺伝学の文脈において,ゲノムワイド関連研究における重要な交絡変数である。最近,ポピュレーション構造可視化タスクのために多くの非線形次元縮小技術が提案されてきた。しかし,これらの技術の客観的比較は,これまで文献から欠けている。本論文では,以前に提案した非線形技術といくつかの潜在的弱点を論じた。次に,これらの非線形技術を比較するための新しい定量的評価方法論を提案し,そこでは,系統が,人工選択またはシミュレーションを通して既知のアプリオリのいずれかである母集団に基づいて,これらの非線形技術を比較する。この評価尺度に基づいて,t-SNEとUMAPのようなグラフベースアルゴリズムがPCAより優れているのに対して,ニューラルネットワークベースの方法が背後に落下することを発見した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

集団遺伝学 , 遺伝学研究法 , 遺伝子の構造と化学 , 分子・遺伝情報処理 , 個体群生態学

, , , ,

前のページに戻る