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アイテム
近隣剪定法:進化系統樹を利用した配列リサンプリングアルゴリズム
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/82660
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/826605097771c-46b1-4f3b-bbcb-f16b39e18ac8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2012-06-21 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 近隣剪定法:進化系統樹を利用した配列リサンプリングアルゴリズム | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | The closest-neighbor trimming method: A resampling algorithm for nucleotide sequence datasets | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
長浜バイオ大学バイオサイエンス学部コンピュータバイオサイエンス学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学人獣共通感染症リサーチセンター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学人獣共通感染症リサーチセンター | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Bioscience, Nagahama Institute of Bio-Science and Technology. | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Hokkaido University Research Center for Zoonosis Control | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Hokkaido University Research Center for Zoonosis Control | ||||||||
著者名 |
米澤, 弘毅
× 米澤, 弘毅
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著者名(英) |
Kouki, Yonezawa
× Kouki, Yonezawa
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 近年,インフルエンザをはじめ様々な病原体の遺伝子情報が大量に蓄積されつつある.データセットの増大に伴い,配列解析にかかる計算コストが急増している.また,疫学調査活動の差異により,データセットは調査地域や年代に関して大きなサンプリングバイアスを含む.本研究では,進化系統樹を利用してサンプリング密度の高い配列を適宜取り除くリサンプリングアルゴリズムを提案し,その性能を比較実験により評価する. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Recently a large number of nucleotide sequences of various pathogens are available in public databases. The growth of the datasets has resulted in an enormous increase in computational costs. Moreover, due to differences in surveillance activities, the number of sequences found in databases varies from one country to another and from year to year. Therefore it is important to study resampling methods to reduce the sampling bias. In this paper we propose a novel algorithm-called the closest-neighbor trimming method-that resamples a given number of sequences from a large nucleotide sequence dataset. We compare the performance of the proposed algorithm with other algorithms by using the nucleotide sequences of human H3N2 influenza viruses. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA12055912 | |||||||
書誌情報 |
研究報告バイオ情報学(BIO) 巻 2012-BIO-29, 号 22, p. 1-5, 発行日 2012-06-21 |
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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 |