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J-GLOBAL ID：202202290977412261   整理番号：22A0410402

MapReduceパラダイム:特徴としての反復に基づくDNA配列クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

MapReduce paradigm: DNA sequence clustering based on repeats as features

著者 (2件)： Dasari Chandra Mohan (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India) ,  Bhukya Raju (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Warangal, India)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 39  号： 1  ページ： e12827  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  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： クラスタ化はゲノム配列データを解析する主要な操作の一つである。洗練された配列決定技術は巨大なDNA配列データを生成する。その結果,配列分析の複雑性も増加した。従って,高速シーケンス解析アルゴリズムには大きな必要性がある。既存のツールの殆どは配列ベースアプローチに焦点を合わせ,それはシーケンス比較のために遅い。アラインメントフリー手法は高速クラスタリングのためにより成功する。最先端の方法を適用して,種々の種の小さなゲノム配列をクラスター化した。しかし,それらは大きなサイズの配列に敏感である。この限界を提出するために,地図縮小(DCMR)によるDNA配列クラスタリングと呼ばれる新しいアラインメントフリー法を提案した。最初に,MapReduceパラダイムを用いて,8つの異なる型の反復を抽出するプロセスをスピードアップした。次に,シーケンスにおける反復の各タイプの周波数をクラスタリングのための特徴として考察した。最後に,K平均(DCMR-K平均)およびK-中央値(DCMR-K中央値)アルゴリズムを用いて,抽出した特徴を用いて大きなDNA配列をクラスタ化した。提案方法の2つの変異体を21の異なる種の大きなゲノム配列をクラスタ化するために評価し,結果は配列が非常に良くクラスタ化されることを示した。ウイルスゲノム,インフルエンザAウイルス,mtDNAおよびCOXIデータセットのような異なるベンチマークデータセットに対して,この方法を試験した。提案方法を,メッシュClust,UCLUST,STARS,およびClustalWと比較した。DCMR-K平均は,ウイルスデータセットにおける純度とNMIに関して,メッシュClust,UCLUST,およびDCMR-K中央値より優れている。DCMR-K平均の計算時間は,STARS,DCMR-K中央値,およびCOXIデータセット上のUCLUSTよりはるかに少ない。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  アルゴリズム ,  純度 ,  *クラスタ化 ,  ベンチマーク ,  正規化
準シソーラス用語： ミトコンドリアDNA ,  配列解析 ,  ウイルスゲノム ,  *DNA配列 ,  複雑性 ,  ゲノム配列 ,  シーケンス比較 ,  解析アルゴリズム ,  *MapReduce , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アラインメントフリー ,  DNA配列クラスタ化 ,  地図縮小 ,  正規化相互情報 ,  純度 ,  シルエットスコア

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： MapReduce ,  パラダイム ,  反復 ,  DNA配列 ,  クラスタリング