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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. 数理モデル化と応用(TOM)
  3. Vol.9
  4. No.3

ギブスサンプラに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/176338
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/176338
0a33869b-5cf8-4f72-a77c-1352f2ca1b15
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TOM0903007.pdf IPSJ-TOM0903007.pdf (899.5 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2016-12-14
タイトル
タイトル ギブスサンプラ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
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [オリジナル論文] ギブスサンプリング,アミノ酸配列,モチーフ検索,多重整列化
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属
広島市立大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
著者名 高橋, 誉文

× 高橋, 誉文

高橋, 誉文

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北上, 始

× 北上, 始

北上, 始

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福本, 翔平

× 福本, 翔平

福本, 翔平

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森, 康真

× 森, 康真

森, 康真

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田村, 慶一

× 田村, 慶一

田村, 慶一

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著者名(英) Yoshifumi, Takahashi

× Yoshifumi, Takahashi

en Yoshifumi, Takahashi

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Hajime, Kitakami

× Hajime, Kitakami

en Hajime, Kitakami

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Syouhei, Fukumoto

× Syouhei, Fukumoto

en Syouhei, Fukumoto

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Yasuma, Mori

× Yasuma, Mori

en Yasuma, Mori

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Keiichi, Tamura

× Keiichi, Tamura

en Keiichi, Tamura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
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させるために,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,ランダムに文字をあ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)の抽出精度を向上させている.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
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
収録物識別子 AA11464803
書誌情報 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)

巻 9, 号 3, p. 32-43, 発行日 2016-12-14
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7780
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 05:54:31.000224
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