| 講演名 | 2018-12-15 次世代シーケンサーを用いた一塩基多型解析におけるロジスティック回帰による解析精度向上手法の提案 東 銀史(近畿大), 高橋 篤(国立循環器病研究センター), 大星 直樹(近畿大), |
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| 抄録(和) | ゲノム解析において最も高頻度に観測される変異として, 一塩基多型(Single Nucleotide Polymorphism: SNP)が存在する. SNPとはある一塩基が他の塩基へと変異したものである. SNPは体質などに影響を与えることが知られており, 活発に解析が行われている. しかし, 解析結果には誤検出された変異情報も多く含まれている. 対策として, 一般に推奨されている設定のフィルタリングを行うことで信頼性を判断しているが, より高い精度が求められている. 本研究では解析結果が既知である人工ゲノムデータを作成してSNP解析を行い, 解析結果を教師あり学習データとしてロジスティック回帰により学習を行った. 得られた回帰式を用いて変異情報をフィルタリングすることで, 解析精度が向上する可能性が示唆された. |
| 抄録(英) | Single nucleotide polymorphisms are known to be related to phenotypes, and analysis is actively performed. However, the analysis result contains many erroneously detected mutation information. In this study, simulated genomic data was made as known results. Single nucleotide polymorphism analysis was performed for simulated data, and analysis results were learned by simulated data as supervised learning data by logistic regression. It is suggested that accuracy can be improved with filtering the mutation information by the obtained logistic regression model. |
| キーワード(和) | 次世代シーケンサー / 一塩基多型解析 / ロシ?スティック回帰 |
| キーワード(英) | Next-Generation Sequencer / SNP Analysis / Logistic regression |
| 資料番号 | NC2018-37 |
| 発行日 | 2018-12-08 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2018/12/15(から1日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 京相 雅樹(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Masaki Kyoso(TCU) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 永岡 隆(近畿大) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 次世代シーケンサーを用いた一塩基多型解析におけるロジスティック回帰による解析精度向上手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Analysis Accuracy Improvement Method by Logistic Regression in Single Nucleotide Polymorphism Analysis Using Next-Generation Sequencer |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 次世代シーケンサー / Next-Generation Sequencer |
| キーワード(2)（和/英） | 一塩基多型解析 / SNP Analysis |
| キーワード(3)（和/英） | ロシ?スティック回帰 / Logistic regression |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 東 銀史 / Ginji Azuma |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 近畿大学大学院(略称：近畿大) Kindai University Graduate School(略称：Kindai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 篤 / Atsushi Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 国立循環器病研究センター(略称：国立循環器病研究センター) National Cerebral and Cardiovascular Center(略称：NCVC) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大星 直樹 / Naoki Ohboshi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 近畿大学大学院(略称：近畿大) Kindai University Graduate School(略称：Kindai Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-12-15 |
| 資料番号 | NC2018-37 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NC-367 |
| ページ範囲 | pp.51-55(NC), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-12-08 (NC) |