論文の概要: Mycorrhiza: Genotype Assignment usingPhylogenetic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09483v1
• Date: Wed, 14 Oct 2020 02:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 14:38:39.462847
• Title: Mycorrhiza: Genotype Assignment usingPhylogenetic Networks
• Title（参考訳）: Mycorrhiza: 遺伝的ネットワークを用いた遺伝子型割り当て
• Authors: Jeremy Georges-Filteau, Richard C. Hamelin and Mathieu Blanchette
• Abstract要約: 遺伝子型代入問題に対する機械学習手法であるMycorrhizaを紹介する。 提案アルゴリズムは系統ネットワークを用いて,標本間の進化的関係を符号化する特徴を設計する。 Mycorrhizaは、大きな平均固定指数(FST)を持つデータセットやハーディ・ワインバーグ平衡からの偏差で特に顕著な利得を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.286041284499166
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivation The genotype assignment problem consists of predicting, from the genotype of an individual, which of a known set of populations it originated from. The problem arises in a variety of contexts, including wildlife forensics, invasive species detection and biodiversity monitoring. Existing approaches perform well under ideal conditions but are sensitive to a variety of common violations of the assumptions they rely on. Results In this article, we introduce Mycorrhiza, a machine learning approach for the genotype assignment problem. Our algorithm makes use of phylogenetic networks to engineer features that encode the evolutionary relationships among samples. Those features are then used as input to a Random Forests classifier. The classification accuracy was assessed on multiple published empirical SNP, microsatellite or consensus sequence datasets with wide ranges of size, geographical distribution and population structure and on simulated datasets. It compared favorably against widely used assessment tests or mixture analysis methods such as STRUCTURE and Admixture, and against another machine-learning based approach using principal component analysis for dimensionality reduction. Mycorrhiza yields particularly significant gains on datasets with a large average fixation index (FST) or deviation from the Hardy-Weinberg equilibrium. Moreover, the phylogenetic network approach estimates mixture proportions with good accuracy.
• Abstract（参考訳）: モチベーション 遺伝子型割り当て問題は、個体の遺伝子型から発生した既知の集団のどれかを予測することから成り立っている。 この問題は、野生動物鑑定、侵入種検出、生物多様性監視など、さまざまな文脈で発生する。 既存のアプローチは理想的な条件下ではうまく機能するが、依存する仮定の様々な共通違反に敏感である。 本稿では,遺伝子型割当問題に対する機械学習アプローチであるmycorrhizaについて述べる。 提案アルゴリズムは系統ネットワークを用いて,標本間の進化的関係を符号化する特徴を設計する。 これらの機能はランダムフォレスト分類器への入力として使用される。 分類精度は,複数のsnp,マイクロサテライト,コンセンサスシーケンスデータセットにおいて,サイズ,地理的分布,人口構造,シミュレーションデータセットを用いて評価した。 広く使われている評価試験や、構造や混和などの混合分析法、および主成分分析を用いた他の機械学習による次元低減法と比較した。 Mycorrhizaは、大きな平均固定指数(FST)を持つデータセットやハーディ・ワインバーグ平衡からの偏差で特に顕著な利得を得る。 さらに,系統ネットワークアプローチは混合比率を精度良く推定する。

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