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アイテム
隠れマルコフモデルと遺伝的アルゴリズムによるDNA配列のシグナルパターン抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/13647
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/136471a65f2bf-ccf6-4e46-84d0-61678f6ed1cb
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL3706018.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1996-06-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 隠れマルコフモデルと遺伝的アルゴリズムによるDNA配列のシグナルパターン抽出 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Signal Pattern Extraction from DNA Sequences Using Hidden Markov Model and Genetic Algorithm | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 論文 | |||||||
| 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 | |||||||
| その他タイトル | ||||||||
| その他のタイトル | 遺伝子情報処理 | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 日本科学技術情報センター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 松下電器産業株式会社 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 三菱電機株式会社 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 電子技術総合研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| The Japan Information Center of Science and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Matsushita Electric Industrial Co., Ltd | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Mitsubishi Electric Co., Ltd | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Electrotechnical Laboratory | ||||||||
| 著者名 |
矢田, 哲士
石川, 幹人
田中, 秀俊
浅井, 潔
× 矢田, 哲士 石川, 幹人 田中, 秀俊 浅井, 潔
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| 著者名(英) |
Tetsushi, Yada
Masato, Ishikawa
Hidetoshi, Tanaka
Kiyoshi, Asai
× Tetsushi, Yada Masato, Ishikawa Hidetoshi, Tanaka Kiyoshi, Asai
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 我々は DNA配列群からシグナルパターンを自動的に抽出する手法を開発した.本手法では シグナルパターンを確率論的モデルである隠れマルコフモデル(HMM)によって表現している.HMMは 状態を表すノードとそれらを結合する有向パスで構成されるネットワークとして記述される.HMMをシグナルパターンの表現方法として用いる場合 以下の2点が重要な課題となる.(1)最も好ましいネットワークトポロジーの決定 (2)HMMに関連するパラメータの最適化.本手法は 遺伝的アルゴリズム(GA)とBaum-Welchアルゴリズム(BWA)で構成される.手法のプロシジャは以下のとおりである.(1)GAによるネットワークトポロジーと初期パラメータ値の生成 (2)BWAによるパラメータ値の最適化 (3)GAによるネットワークトポロジーと最適化されたパラメータ値の評価.評価には モデルの適合度と複雑性の釣合基準を与える赤池情報量基準(AIC)を適用した.以上のプロシジャを繰り返すことによって DNA配列群に含まれるシグナルパターンを最も良好に表現するHMMネットワークのトポロジーとパラメータ値が得られる.我々は 本手法を霊長類プロモータ領域に関するシグナルパターンの抽出に適用した.本手法により生成されたHMMは 生物学的に知られている複数のシグナル配列を含んでいた.さらに このHMMを用いてプロモータ領域の予測を行った結果 84.3%の精度でプロモータ領域を認識することが確かめられた.この値は 本手法で生成されたHMMがプロモータ領域のシグナルパターンを良好に表現していることを示している. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | We have developed a method for the extraction of signal patterns from DNA sequences. In the method, signal patterns are represented as a stochastic model called Hidden Markov Model (HMM) which is described as a network composed of some nodes representing states and some directed paths connecting them. In using this model, problems are attributed to the following two: (1) determination of the most preferable network topology; (2) optimization of parameters associated with this model. The method consists of a Genetic Algorithm (GA) and a Baum-Welch algorithm (BWA). The procedures of the method are as follows:(1) generation of network topologies and initial parameter values using GA; (2) optimization of the parameter values using BWA; (3) evaluation of the network topologies and optimized parameter values using GA. Akaike Information Criterion (AIC), which gives a criterion for the balance of adaptation and complexity of a model, is applied in the evaluation. By repeating the above procedures, the topology and parameters for the most preferable network are obtained. We have applied the method to the extraction of signal patterns from primate promoters. The method has generated an HMM representing signal patterns in the promoters. To validate the method, we have applied the above results to promoter recognition in primate sequences. We have observed that the HMM can recognize promoters with an accuracy of 84.3%. This indicates that good representation of signal patterns has been obtained by the method | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 37, 号 6, p. 1117-1129, 発行日 1996-06-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
