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J-GLOBAL ID：202202269329036258   整理番号：22A1003146

遺伝的アルゴリズム最適化BPニューラルネットワークコピー数変異検出【JST・京大機械翻訳】

Copy Number Variation Detection of BP Neural Network Based on Genetic Algorithm

著者 (3件)： Huang Tihao (聊城大学 計算机学院,山東 聊城 252000) ,  Li Junqing (聊城大学 計算机学院,山東 聊城 252000) ,  Zhao Haiyong (聊城大学 計算机学院,山東 聊城 252000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 58  号： 1  ページ： 274-281  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コピー数変異は主要なゲノム構造変異形式であり、ゲノム領域に大小不等な増幅或いは欠失を引き起こす。既存のコピー数変異検出アルゴリズムがGC含量の偏差、シークエンシング誤差などの要素に影響されるため、検出能力が低いという問題に対して、遺伝的アルゴリズム最適化に基づくBPニューラルネットワークコピー数変異検出アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,ゲノムの隣接した位置の内在的相関を十分考慮し,複数の特徴を融合し,BPニューラルネットワークを用いて,CNVを予測する。BPニューラルネットワークモデルの既存の問題に対処するため,BPニューラルネットワークの重みと閾値を遺伝的アルゴリズムによって最適化し,CNV検出性能を改善した。実験結果は,平均検出感度,平均検出精度,および平均F1スコアが,それぞれ,97.27%,97.78%,97.53%であり,他のアルゴリズムより優れていたことを示した,そして,平均検出感度,平均検出精度,および平均F1スコアは,それぞれ,97.27%,97.78%,および97.53%であった。そして,サンプル境界の偏差値を著しく減少することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  検出 ,  *最適化 ,  精度 ,  ゲノム ,  モデル ,  *コピー数 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 配列解析 ,  検出能 ,  GC含量 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  検出精度 ,  検出アルゴリズム ,  ゲノム構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  BPニューラルネットワーク ,  コピー数 ,  変異