文献

J-GLOBAL ID：202202224085964130   整理番号：22A1057351

単一ヌクレオチド多型の大規模並列配列決定データに関する線形回帰とニューラルネットワークを用いたDNA混合物解釈【JST・京大機械翻訳】

DNA mixture interpretation using linear regression and neural networks on massively parallel sequencing data of single nucleotide polymorphisms

著者 (13件)： Yang Ta-Wei (Graduate Institute of Networking and Multimedia, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Li Yi-Hao (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Chou Cheng-Fu (Graduate Institute of Networking and Multimedia, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Chou Cheng-Fu (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lai Fei-Pei (Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lai Fei-Pei (Graduate Institute of Biomedical Electronics and Bioinformatics, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lai Fei-Pei (Department of Electrical Engineering, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Chien Yin-Hsiu (Department of Medical Genetics, National Taiwan University Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Yin Hsiang-I (Department and Graduate Institute of Forensic Medicine, College of Medicine, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Lee Tsui-Ting (Department and Graduate Institute of Forensic Medicine, College of Medicine, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Hwa Hsiao-Lin (Department of Medical Genetics, National Taiwan University Hospital, Taipei, Taiwan) ,  Hwa Hsiao-Lin (Department and Graduate Institute of Forensic Medicine, College of Medicine, National Taiwan University, Taipei, Taiwan) ,  Hwa Hsiao-Lin (Department of Obstetrics and Gynecology, National Taiwan University Hospital, Taipei, Taiwan)
資料名： Australian Journal of Forensic Sciences  (Australian Journal of Forensic Sciences)
巻： 54  号： 2  ページ： 150-162  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0260A  ISSN： 0045-0618  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 質量分析(MPS)は,複数の一塩基多型(SNP)の同時解析と,極めて不均衡なDNA混合物へのマイナーな寄与因子からの対立遺伝子の検出を可能にする。DNA混合物から得られた複雑なMPSデータを解釈するために,EuroForMix,線形回帰,およびニューラルネットワークモデルを採用した。10の単一ソースDNA試料のMPSを通して配列された960の常染色体SNPsのデータ,非相対的(混合物比率1:29-1:99)からの26の非分解DNA混合物,相対物(1:29-1:99)からの16の非分解DNA混合物,非相対的(1:29-1:99)からの8つの分解DNA混合物,および相対的(1:29-1:99)の16の分解したDNA混合物を分析した。全体で,89.4%(59/66),93.9%(62/66)のDNA混合物への寄与は,それぞれEuroForMix,線形回帰,およびニューラルネットワークを用いて正確に推論できた。結論として,線形回帰およびニューラルネットワークモデルは,MPSデータからのDNA混合物に対するマイナーな寄与因子の決定において,EuroForMixを凌駕した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 質量分析 ,  *回帰分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  *DNA【核酸】 ,  マイナ ,  対立遺伝子 ,  混合物 ,  常染色体 ,  超並列処理 ,  *一塩基多型
準シソーラス用語： 配列解析 ,  神経回路網モデル ,  *線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： DNA混合物 ,  線形回帰 ,  超並列シークエンシング ,  ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 単一ヌクレオチド多型 ,  大規模 ,  線形回帰 ,  ニューラルネットワーク ,  DNA ,  混合物