ギブスサンプラーに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-06-27
• タイトル: ギブスサンプラーに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Method for High-Precision Motif Extraction based on Gibbs Sampler in Amino Acid Sequences
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 広島市立大学
• 著者所属: 広島市立大学
• 著者所属: 広島市立大学
• 著者所属: 広島市立大学
• 著者所属: 広島市立大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima City University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hiroshima City University
• 著者名: 高橋, 誉文; 北上, 始; 福本, 翔平; 森, 康真; 田村, 慶一
• 著者名(英): Yoshifumi, Takahashi; Hajime, Kitakami; Syouhei, Fukumoto; Yasuma, Mori; Keiichi, Tamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: アミノ酸配列データベースから類似部分配列を抽出することとして知られている従来のギブスサンプリング法の抽出精度を向上するために，多重整列化に基づく新しい方法を提案する．従来のギブスサンプリング法の抽出精度は初期値に大きく左右される．この点に着目し，提案手法では，できるだけ良い初期値を計算するため，配列データセットに対して多重整列化を行い，ある幅のウインドウを多重整列上にスライドさせ，p 値が最小となるウインドウ領域 （類似部分配列） を初期値として選択する．多重整列化によって挿入されるギャップについては，ランダムに文字を当てはめる場合とすべての文字が等確率に現れる場合を比較する．また，ギブスサンプリングで利用される擬似度数に進化的な知識を導入し，抽出される類似部分配列としての配列モチーフ （進化的に保存される配列パターン） の抽出精度を向上している．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to improve the extraction accuracy of the existing, well-known Gibbs sampling method for extracting similar subsequences from amino acid sequence databases, we propose a new extraction method based on multiple sequence alignment in the sequence dataset. The extraction accuracy of the existing Gibbs sampling method is highly dependent on the initial solution selected randomly. In focusing on this point, the proposed method performs multiple sequence alignment for the sequence dataset to calculate the best possible initial solution. After that, we slide the aligned sequences on a window of a certain width and select the window region including the set of subsequences, where p-value is minimized, as the initial solution. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, we carried out comparative experiments with random distribution and equal distribution. Moreover, we improve the accuracy of the existing Gibbs sampling method by using an amino acid substitution matrix as the knowledge of molecular evolution for pseudocount.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2016-MPS-108, 号 15, p. 1-10, 発行日 2016-06-27
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会