二本鎖DNA切断予測のためのグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Wang XU; Zhao Huan; TU Weiwei; Li Hao; Sun Yu; Bo Xiaochen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213193109002 整理番号：22P0024092

二本鎖DNA切断予測のためのグラフニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Graph Neural Networks for Double-Strand DNA Breaks Prediction

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 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月04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)

二本鎖DNA切断(DSB)は異常な染色体再配列を引き起こすDNA損傷の形である。高スループット実験に基づく最近の技術は,明らかに高いコストと技術的挑戦を持っている。したがって,DNA配列特徴と染色体構造情報を用いて,DSBs(ΔΨDSB)を予測するためのグラフニューラルネットワークベースの方法を設計した。モデルの表現能力を改善するために,Jumping知識アーキテクチャといくつかの有効な構造符号化法を導入した。DSBsの予測に対する構造情報の寄与を,正常ヒト表皮ケラチン細胞(NHEK)と慢性骨髄性白血病細胞株(K562)からのデータセットの実験によって検証し,アブレーション研究は,提案したグラフDSBフレームワークにおける設計成分の有効性をさらに実証した。最後に,GNNExplainerを用いて,DSBs予測に対するノード特徴とトポロジーの寄与を分析し,5mer DNA配列特徴と2つのクロマチン相互作用モードの高い寄与を証明した。【JST・京大機械翻訳】

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

分子遺伝学一般

, ,

前のページに戻る