論文の概要: LRDB: LSTM Raw data DNA Base-caller based on long-short term models in an active learning environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08915v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 20:18:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:59:00.005288
• Title: LRDB: LSTM Raw data DNA Base-caller based on long-short term models in an active learning environment
• Title（参考訳）: LRDB: 活動学習環境における長期モデルに基づくLSTM RawデータDNAベースコール
• Authors: Ahmad Rezaei, Mahdi Taheri, Ali Mahani, Sebastian Magierowski
• Abstract要約: 本稿では, 対象菌試料の読み出し精度を向上した, プライベート開発のための軽量オープンソースモデルを提案する。 我々は、訓練データの範囲を制限し、重要なアプリケーションでLRDBのアクティブな使用を可能にするために、転送学習アルゴリズムの恩恵を受けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.452875650827562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The first important step in extracting DNA characters is using the output data of MinION devices in the form of electrical current signals. Various cutting-edge base callers use this data to detect the DNA characters based on the input. In this paper, we discuss several shortcomings of prior base callers in the case of time-critical applications, privacy-aware design, and the problem of catastrophic forgetting. Next, we propose the LRDB model, a lightweight open-source model for private developments with a better read-identity (0.35% increase) for the target bacterial samples in the paper. We have limited the extent of training data and benefited from the transfer learning algorithm to make the active usage of the LRDB viable in critical applications. Henceforth, less training time for adapting to new DNA samples (in our case, Bacterial samples) is needed. Furthermore, LRDB can be modified concerning the user constraints as the results show a negligible accuracy loss in case of using fewer parameters. We have also assessed the noise-tolerance property, which offers about a 1.439% decline in accuracy for a 15dB noise injection, and the performance metrics show that the model executes in a medium speed range compared with current cutting-edge models.
• Abstract（参考訳）: DNA文字を抽出する最初の重要なステップは、電流信号の形でMinIONデバイスの出力データを使用することである。 様々な最先端のベースコールは、このデータを使って入力に基づいてDNA文字を検出する。 本稿では,時間クリティカルなアプリケーションやプライバシを意識した設計,破滅的な忘れ方といった課題において,先行するベース呼び出し者の欠点について論じる。 次に, 論文中の細菌サンプルの読み出し精度(0.35%増加)が向上した, プライベート開発のための軽量オープンソースモデルであるLRDBモデルを提案する。 我々は、トレーニングデータの範囲を制限し、トランスファー学習アルゴリズムの恩恵を受け、重要なアプリケーションでlrdbをアクティブに利用できるようにする。 そのため、新しいDNAサンプル(この場合、細菌サンプル)に適応するためのトレーニング時間を短縮する必要がある。 また、パラメータの少ない場合には精度の低下が無視できるため、ユーザ制約に関してlrdbを変更することができる。 また、15dBノイズインジェクションの精度を約1.439%低下させる耐雑音性の評価を行い, 性能測定結果から, 現在の最先端モデルと比較して中速度範囲でモデルが実行されることが示された。

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