Fugu-MT 論文翻訳(概要): Numeric Lyndon-based feature embedding of sequencing reads for machine learning approaches

論文の概要: Numeric Lyndon-based feature embedding of sequencing reads for machine learning approaches

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13884v1
Date: Mon, 28 Feb 2022 15:33:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-01 18:21:18.195319
Title: Numeric Lyndon-based feature embedding of sequencing reads for machine learning approaches
Title（参考訳）: 機械学習アプローチのための数値リンドンに基づくシーケンシング読み取りの特徴埋め込み
Authors: Paola Bonizzoni (1), Matteo Costantini (1), Clelia De Felice (2), Alessia Petescia (1), Yuri Pirola (1), Marco Previtali (1), Raffaella Rizzi (1), Jens Stoye (3), Rocco Zaccagnino (2), Rosalba Zizza (2) ((1) University of Milano-Bicocca, (2) University of Salerno, (3) University of Bielefeld)
Abstract要約: 指紋を用いたNGS(Next-Generation Sequencing)データに対する新しい特徴埋め込み手法を提案する。私たちは、RNA-Seqの読み込みを表すために指紋を使用し、それらが起源である可能性が高い遺伝子にそれらを割り当てます。本稿では,Lyndon をベースとしたシークエンシング手法である lyn2vec の実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Feature embedding methods have been proposed in literature to represent sequences as numeric vectors to be used in some bioinformatics investigations, such as family classification and protein structure prediction. Recent theoretical results showed that the well-known Lyndon factorization preserves common factors in overlapping strings. Surprisingly, the fingerprint of a sequencing read, which is the sequence of lengths of consecutive factors in variants of the Lyndon factorization of the read, is effective in preserving sequence similarities, suggesting it as basis for the definition of novels representations of sequencing reads. We propose a novel feature embedding method for Next-Generation Sequencing (NGS) data using the notion of fingerprint. We provide a theoretical and experimental framework to estimate the behaviour of fingerprints and of the k-mers extracted from it, called k-fingers, as possible feature embeddings for sequencing reads. As a case study to assess the effectiveness of such embeddings, we use fingerprints to represent RNA-Seq reads and to assign them to the most likely gene from which they were originated as fragments of transcripts of the gene. We provide an implementation of the proposed method in the tool lyn2vec, which produces Lyndon-based feature embeddings of sequencing reads.
Abstract（参考訳）: 家族分類やタンパク質構造予測などのバイオインフォマティクス研究において、配列を数値ベクトルとして表現するための特徴埋め込み法が文献で提案されている。最近の理論的結果は、よく知られたリンドン分解が重なり合う弦の共通因子を保存することを示した。驚くべきことに、リードのリンドン因子分解の変種における連続する因子の長さの列であるシークエンシングリードの指紋は、配列の類似性を保存するのに有効であり、シークエンシングリードの新規表現の定義の基礎となっている。指紋を用いたNGS(Next-Generation Sequencing)データに対する新しい特徴埋め込み手法を提案する。我々は,kフィンガーと呼ばれる指紋およびそれから抽出したk-merの挙動を,可能な特徴埋め込みとして推定する理論的,実験的枠組みを提供する。このような組込みの有効性を評価するためのケーススタディとして、rna-seqの読み出しを表現し、それらの遺伝子が遺伝子の転写産物の断片として起源を持つ最も可能性の高い遺伝子に割り当てるために指紋を用いる。提案手法をlyn2vecで実装し,シーケンシング読み取りのlyndonに基づく特徴埋め込みを生成する。

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