論文の概要: A step towards neural genome assembly
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05013v1
- Date: Tue, 10 Nov 2020 10:12:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 08:15:31.838326
- Title: A step towards neural genome assembly
- Title（参考訳）: 神経ゲノム組立への一歩
- Authors: Lovro Vr\v{c}ek, Petar Veli\v{c}kovi\'c, Mile \v{S}iki\'c
- Abstract要約: 我々はMPNNモデルを最大集約器で訓練し、グラフ単純化のためのいくつかのアルゴリズムを実行する。
アルゴリズムがうまく学習され、トレーニングで使用されるグラフの最大20倍の大きさのグラフにスケールできることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: De novo genome assembly focuses on finding connections between a vast amount
of short sequences in order to reconstruct the original genome. The central
problem of genome assembly could be described as finding a Hamiltonian path
through a large directed graph with a constraint that an unknown number of
nodes and edges should be avoided. However, due to local structures in the
graph and biological features, the problem can be reduced to graph
simplification, which includes removal of redundant information. Motivated by
recent advancements in graph representation learning and neural execution of
algorithms, in this work we train the MPNN model with max-aggregator to execute
several algorithms for graph simplification. We show that the algorithms were
learned successfully and can be scaled to graphs of sizes up to 20 times larger
than the ones used in training. We also test on graphs obtained from real-world
genomic data---that of a lambda phage and E. coli.
- Abstract（参考訳）: de novoゲノムアセンブリは、元のゲノムを再構築するために膨大な数の短い配列間の接続を見つけることに焦点を当てている。
ゲノム集合の中心的な問題は、未知の数のノードとエッジを回避すべきという制約のある大きな有向グラフを通してハミルトン経路を見つけることができる。
しかし、グラフの局所構造や生物学的特徴のため、冗長な情報の除去を含むグラフの単純化に還元することができる。
グラフ表現学習とアルゴリズムのニューラル実行の最近の進歩により、我々は最大集約子を用いてMPNNモデルを訓練し、グラフ単純化のためのいくつかのアルゴリズムを実行する。
アルゴリズムがうまく学習され、トレーニングで使用されるグラフの最大20倍の大きさのグラフにスケールできることを示す。
また、ラムダファージと大腸菌の実際のゲノムデータから得られたグラフについても検証した。
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