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J-GLOBAL ID：202202259153039358   整理番号：22A0696427

TNet:ホスト内歪ダイバーシチを用いた伝送ネットワーク推論とCOVID-19スプレッドの地理的追跡への応用【JST・京大機械翻訳】

TNet: Transmission Network Inference Using Within-Host Strain Diversity and its Application to Geographical Tracking of COVID-19 Spread

著者 (4件)： Dhar Saurav (Department of Computer Science & Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Zhang Chengchen (Department of Computer Science & Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Mandoiu Ion I. (Department of Computer Science & Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Bansal Mukul S. (Department of Computer Science & Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT, USA)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 19  号： 1  ページ： 230-242  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 疾患伝達ネットワークの推論は疫学における重要な問題である。送電ネットワークを構築するための一つの一般的な手法は,感染宿主からサンプリングされた病気株からの配列を用いて系統樹を再構築することであり,この木に基づく伝達を推論することである。しかし,伝送ネットワーク推論のためのほとんどの既存の系統発生アプローチは,高度に計算集約的であり,ホスト内歪多様性を考慮に入れることができない。ここでは,これらの制限を扱う,伝送ネットワーク,TNetを推論するための新しい系統発生アプローチを紹介した。TNetは,伝送を推論するために,各サンプリングされたホストから多重歪シーケンスを使用し,既存の手法よりも簡単で正確である。さらに,TNetは高度にスケーラブルであり,あいまいで明白な伝送推論を区別することができる。既知の伝送履歴を有する10の実伝送データセットと同様に,様々なサイズと多様なホスト,シーケンス,および伝送特性の560の模擬伝送ネットワークの大きな収集に関するTNetを評価した。著者らの結果は,TNetが2つの他の最近開発された方法,系統スキャンナーとSharpTNIを凌駕し,また,宿主内歪多様性も考慮することを示した。また,世界中の多くの国で感染個体からサンプリングされたSARS-CoV-2ゲノムの大規模収集にTNetを適用し,著者らの推論フレームワークが地理的伝送ネットワークを正確に推論するために適応できるかを実証した。TNetはhttps://compbio.engr.uconn.edu/software/TNet/から自由に利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  送電系統 ,  信号標本化 ,  *ダイバーシチ通信 ,  系統樹 ,  系統発生 ,  地理学 ,  ゲノム ,  多重化 ,  伝送特性 ,  スプレッド ,  再構成 ,  走査装置 ,  疫学 ,  曖昧さ

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： ダイバーシチ ,  推論 ,  COVID-19 ,  スプレッド ,  地理 ,  追跡 ,  応用