論文の概要: ADRS-CNet: An adaptive models of dimensionality reduction methods for DNA storage clustering algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12751v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 22:26:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:28:47.781060
• Title: ADRS-CNet: An adaptive models of dimensionality reduction methods for DNA storage clustering algorithms
• Title（参考訳）: ADRS-CNet:DNAストレージクラスタリングアルゴリズムにおける次元削減手法の適応モデル
• Authors: Bowen Liu, Jiankun Li,
• Abstract要約: 本稿では、DNA配列の特徴を分類し、最適次元減少法をインテリジェントに選択する多層パーセプトロン(MLP)に基づくモデルを提案する。 オープンソースのデータセットで検証した実験結果から,我々のモデルは分類性能に優れるだけでなく,クラスタリングの精度も著しく向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.295062627879938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: DNA storage technology, with its high density, long-term preservation capability, low maintenance requirements, and compact physical size, is emerging as a promising option for large-scale data storage. However, extracting features from DNA sequences of varying lengths can lead to the problem of dimensionality, which needs to be addressed. Techniques such as PCA, UMAP, and t-SNE are commonly used to project high-dimensional data into a lower-dimensional space, but their effectiveness varies across different datasets. To address this challenge, this paper proposes a model based on a multilayer perceptron (MLP) that classifies DNA sequence features and intelligently selects the optimal dimensionality reduction method, thereby enhancing subsequent clustering performance. Experimental results, tested on open-source datasets and compared with multiple benchmark methods, demonstrate that our model not only excels in classification performance but also significantly improves clustering accuracy, indicating that this approach effectively mitigates the challenges posed by high-dimensional features in clustering models.
• Abstract（参考訳）: DNAストレージ技術は、密度が高く、長期保存能力が高く、メンテナンス要件が低く、物理的サイズも小さく、大規模データストレージにとって有望な選択肢として浮上している。 しかし、様々な長さのDNA配列から特徴を抽出することは、対処すべき次元の問題につながる可能性がある。 PCA、UMAP、t-SNEといった技術は、高次元データを低次元空間に投影するのに一般的に使用されるが、それらの効果は異なるデータセットによって異なる。 そこで本研究では,DNA配列の特徴を分類し,最適次元縮小法をインテリジェントに選択し,その後のクラスタリング性能を向上させる多層パーセプトロン(MLP)に基づくモデルを提案する。 オープンソースのデータセットで検証し、複数のベンチマーク手法と比較した結果、我々のモデルは分類性能に優れるだけでなく、クラスタリング精度も大幅に向上し、クラスタリングモデルにおける高次元特徴による課題を効果的に軽減することを示した。

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