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J-GLOBAL ID：202202210564073567   整理番号：22A0636958

人工ニューラルネットワークを用いた病害抵抗性植物遺伝子の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Disease Resistant Plant Genes Using Artificial Neural Network

著者 (3件)： Thareja Tanmay (Manipal University Jaipur, Jaipur, India) ,  Goel Kashish (Manipal University Jaipur, Jaipur, India) ,  Singhal Sunita (Manipal University Jaipur, Jaipur, India)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1546  ページ： 475-484  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの動物は疾患原因病原体に対する防御を持ち,植物には病原性微生物に対する同定と防御のためのそれ自身の機構がある。この機構の多くは,ΔΨR遺伝子として知られる耐病性遺伝子に依存する。これらのR遺伝子の早期同定は,特に植物病害が世界的に作物破壊の最大原因の1つである時,作物改良プログラムにおいて必須である。既存の方法は,いくつかの欠点を持つドメイン依存性で動作し,認識されない新しいまたは低い類似性配列を引き起こすことができる。本論文では,領域独立手法を採用したマシン学習法を開発し,既存の方法の欠点を改善または除去する評価を行った。データセットは公的にアクセス可能なリポジトリから得られ,特徴抽出は10,049数の特徴を発生した。バッチ正規化をモデルに用い,同じ手法を用いる文献において,何れかよりも大きな試験データセットで97%の精度を達成した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  農作物 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *植物 ,  植物病害 ,  機構 ,  病原体 ,  *耐病性 ,  正規化 ,  耐病性遺伝子 ,  リポジトリ
準シソーラス用語： ドメイン構造 ,  病原微生物 ,  R遺伝子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 疾患抵抗性遺伝子 ,  植物 ,  人工ニューラルネットワーク ,  深層学習

分類 (2件)： 分子遺伝学一般  (EC02010J) ,  植物生理学一般  (EH02010Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  病害抵抗性 ,  植物遺伝子 ,  同定