論文の概要: Population based change-point detection for the identification of homozygosity islands

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10187v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 12:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 15:51:37.646824
• Title: Population based change-point detection for the identification of homozygosity islands
• Title（参考訳）: 均質性島の同定のための個体群に基づく変化点検出
• Authors: Lucas Prates, Renan B Lemes, T\'abita H\"unemeier and Florencia Leonardi
• Abstract要約: 本稿では,動的プログラミングアルゴリズムで効率的に計算したり,高速なグリーディ二分法アルゴリズムで近似できるペナル化最大可能性法を提案する。 両アルゴリズムは、確率ベクトルの分布と独立サンプリングに関する非常に一般的な仮定の下で、ほぼ確実に変化点の集合に収束することを示す。 この新しいアプローチは、集団内の個人のゲノム上のホモ接合性島を同定する問題によって動機付けられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new method for offline change-point detection on some parameters of the distribution of a random vector. We introduce a penalized maximum likelihood approach that can be efficiently computed by a dynamic programming algorithm or approximated by a fast greedy binary splitting algorithm. We prove both algorithms converge almost surely to the set of change-points under very general assumptions on the distribution and independent sampling of the random vector. In particular, we show the assumptions leading to the consistency of the algorithms are satisfied by categorical and Gaussian random variables. This new approach is motivated by the problem of identifying homozygosity islands on the genome of individuals in a population. Our method directly tackles the issue of identification of the homozygosity islands at the population level, without the need of analyzing single individuals and then combining the results, as is made nowadays in state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダムベクトルの分布のパラメータをオフラインで検出する新しい手法を提案する。 本稿では,動的プログラミングアルゴリズムで効率的に計算できるか,あるいは高速二分法で近似できるペナルティ化最大度法を提案する。 両アルゴリズムは、確率ベクトルの分布と独立サンプリングに関する非常に一般的な仮定の下で、ほぼ確実に変化点の集合に収束する。 特に,アルゴリズムの整合性につながる仮定を分類的およびガウス的確率変数で満たしていることを示す。 この新しいアプローチは、集団内の個体のゲノム上でホモ接合性島を同定する問題によって動機付けられた。 本手法は個体群レベルでのホモ接合性諸島の同定の問題に直接対処し,現在最先端のアプローチで行われているように,個々の個体を解析し,結果を組み合わせる必要がない。

関連論文リスト

• Collaborative Heterogeneous Causal Inference Beyond Meta-analysis [68.4474531911361]
  異種データを用いた因果推論のための協調的逆確率スコア推定器を提案する。 異質性の増加に伴うメタアナリシスに基づく手法に対して,本手法は有意な改善を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T09:04:36Z)
• Distributed Bayesian Estimation in Sensor Networks: Consensus on Marginal Densities [15.038649101409804]
  連続変数上の確率分布の関数空間において、確率的確率的アルゴリズムを導出する。 これらの結果を利用して、個々のエージェントが観測する変数のサブセットに制限された新しい分散推定器を得る。 これは、協調的なローカライゼーションやフェデレートドラーニングのような応用に関係しており、任意のエージェントで収集されたデータは、関心のあるすべての変数のサブセットに依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T21:10:06Z)
• Calibrate and Debias Layer-wise Sampling for Graph Convolutional Networks [39.56471534442315]
  本稿では,行列近似の観点からアプローチを再考する。 本稿では,サンプリング確率と効率的なデバイアスアルゴリズムを構築するための新しい原理を提案する。 改良は、推定分散の広範囲な解析と、一般的なベンチマークの実験によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T15:52:06Z)
• A Stochastic Newton Algorithm for Distributed Convex Optimization [62.20732134991661]
  均質な分散凸最適化のためのNewtonアルゴリズムを解析し、各マシンが同じ人口目標の勾配を計算する。 提案手法は,既存の手法と比較して,性能を損なうことなく,必要な通信ラウンドの数,頻度を低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T17:51:10Z)
• An Embedded Model Estimator for Non-Stationary Random Functions using Multiple Secondary Variables [0.0]
  本稿では,本手法を導入し,地理的モデリングや量子ランダムフォレストに適用した結果と自然に類似した一貫性を有することを示す。 このアルゴリズムは、各ターゲット位置におけるターゲット変数の条件分布を推定することで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T00:14:24Z)
• Pathwise Conditioning of Gaussian Processes [72.61885354624604]
  ガウス過程後部をシミュレーションするための従来のアプローチでは、有限個の入力位置のプロセス値の限界分布からサンプルを抽出する。 この分布中心の特徴づけは、所望のランダムベクトルのサイズで3次スケールする生成戦略をもたらす。 条件付けのこのパスワイズ解釈が、ガウス過程の後部を効率的にサンプリングするのに役立てる近似の一般族をいかに生み出すかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-08T17:09:37Z)
• Accelerated Message Passing for Entropy-Regularized MAP Inference [89.15658822319928]
  離散値のランダムフィールドにおけるMAP推論の最大化は、機械学習の基本的な問題である。 この問題の難しさから、特殊メッセージパッシングアルゴリズムの導出には線形プログラミング(LP)緩和が一般的である。 古典的加速勾配の根底にある手法を活用することにより,これらのアルゴリズムを高速化するランダム化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T18:43:32Z)
• Private Stochastic Non-Convex Optimization: Adaptive Algorithms and Tighter Generalization Bounds [72.63031036770425]
  有界非次元最適化のための差分プライベート(DP)アルゴリズムを提案する。 標準勾配法に対する経験的優位性について,2つの一般的なディープラーニング手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T06:01:24Z)
• Stochastic Saddle-Point Optimization for Wasserstein Barycenters [69.68068088508505]
  オンラインデータストリームによって生成される有限個の点からなるランダムな確率測度に対する人口推定バリセンタ問題を考察する。 本稿では,この問題の構造を用いて,凸凹型サドル点再構成を行う。 ランダム確率測度の分布が離散的な場合、最適化アルゴリズムを提案し、その複雑性を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T19:40:38Z)
• Mean shift cluster recognition method implementation in the nested sampling algorithm [0.0]
  ネストサンプリングはベイズ証拠と後続パラメータ確率分布の計算に有効なアルゴリズムである。 本稿では,ランダムウォークサーチアルゴリズムに実装された平均シフトクラスタ認識法に基づく新しい解を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-31T15:04:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。