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J-GLOBAL ID：202202261769101585   整理番号：22A1171682

logDet距離を用いたゲノム配列からの種ネットワークトポロジーの識別可能性【JST・京大機械翻訳】

Identifiability of species network topologies from genomic sequences using the logDet distance

著者 (4件)： Allman Elizabeth S. (Department of Mathematics and Statistics, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK, USA) ,  Banos Hector (Department of Biochemistry and Molecular Biology, Faculty of Medicine, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada) ,  Banos Hector (Department of Mathematics and Statistics, Faculty of Science, Dalhousie University, Halifax, Nova Scotia, Canada) ,  Rhodes John A. (Department of Mathematics and Statistics, University of Alaska Fairbanks, Fairbanks, AK, USA)
資料名： Journal of Mathematical Biology  (Journal of Mathematical Biology)
巻： 84  号： 5  ページ： 35  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1015A  ISSN： 0303-6812  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ゲノムデータからの種間のネットワーク様進化関係の推論は,遺伝子フローと不完全な系統ソーティングの両方からの織り間シグナルを扱わなければならない。この問題に対する標準アプローチの重い計算要求は,種の数および遺伝子座の数の両者において,分析されるデータセットのサイズを厳しく制限する。ここでは,ゲノムスケール配列から計算したlogDet距離がレベル1超計量事例におけるネットワーク関係を回復する十分な情報を保持することを示すことにより,より効率的な方法に対する理論的ポインタを提供した。この結果は,個々の遺伝子木を横断した一般的時間反転配列進化モデルの混合物と組み合わせたネットワーク多重種合体モデルの下で得られる。それは,SNPのような非結合サイトデータ,および多くの隣接部位が共通樹木上で進化した配列データ,例えば連結遺伝子配列などに適用される。したがって,標準確率モデルの下で,配列からのネットワーク関係の統計的に正当化可能な推論は,個々の遺伝子または遺伝子木の考慮なしで達成できる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 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 ,  遺伝子 ,  *ヌクレオチド配列 ,  *ゲノム ,  *ネットワーク構造 ,  ソーティング ,  多重化 ,  遺伝子座 ,  結合部位 ,  モデル ,  確率モデル
準シソーラス用語： *ネットワークトポロジー ,  *ゲノム配列 ,  遺伝子配列 ,  進化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 種ネットワーク ,  同定可能性 ,  LogDet ,  系統学的推論

分類 (2件)： 進化論一般  (EC03010Q) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (5件)： ゲノム配列 ,  種 ,  ネットワークトポロジー ,  識別 ,  可能性