BASiNETエントロピー:複雑ネットワークとエントロピー最大化による生物学的配列の分類のためのアラインメントフリー法【JST・京大機械翻訳】

Breve Murilo Montanini; Pimenta-Zanon Matheus Henrique; Lopes Fabricio Martins

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212897293570 整理番号：22P0312285

BASiNETエントロピー:複雑ネットワークとエントロピー最大化による生物学的配列の分類のためのアラインメントフリー法【JST・京大機械翻訳】

BASiNETEntropy: an alignment-free method for classification of biological sequences through complex networks and entropy maximization

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発行年： 2022年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月24日
JST資料番号： O7000B 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)

核酸の発見とDNAの構造は,生命の理解に相当な進歩をもたらした。次世代シークエンシング技術の開発は,計算方法が解析と知識発見のために不可欠になった,大規模なデータ生成をもたらした。特に,RNAは,生物における機能性の多様性および多くの生物学的プロセスにおける異なる機能を有する異なるクラスの発見のため,多くの注目を集めている。したがって,RNA配列の正しい同定は,生物の機能を理解するための関連情報を提供するためにますます重要である。本研究は,複雑なネットワークとエントロピー最大化による生物学的配列の分類のための新しい方法を提示することによって,この状況を扱う。最大エントロピー原理を提案し,フィルタ複合ネットワークを生成するRNAクラスに関する最も有益なエッジを同定した。提案した方法を13種から異なるRNAクラスの分類で評価した。提案方法を,PLEK,CPC2およびBASiNET法と比較し,すべての比較方法より優れていた。BASiNETEntropyは,すべてのRNA配列を高精度で低標準偏差で分類し,その結果,ロバスト性とロバスト性を示した。提案方法はR言語のオープンソースに実装され,https://cran.r project.org/web/packages/BASiNETEntropyで自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子の構造と化学 , 分子・遺伝情報処理 , 遺伝学研究法

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