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b.0.1℃の解像度でキュービックスプライン関数(cubic spline functio n)を用いた該正規化蛍光の内挿補間、 c.内挿補間された蛍光スペクトラムの対数を取る、 d.25点サビツスキーゴレイ平滑化関数(25 point Savitsky Golay smooth ing function)を用いた該蛍光の対数の平滑化、 である。, rich granny ボーナスフリースピンカジノ. 最終温度スペクトラムはここで説明されるモデリング方法への入力の集合とし て使用される。該温度スペクトラムを使用した2つの異なるモデリング例を説明 する。 過程a.データの正規化と可視化 該蛍光データは、最初にスペクトラム内の最低測定蛍光レベルを決定し、この 値を、直流オフセットを除くために、該スペクトラム内の各点から引くことによ り正規化される。上記の過程a.の正規化されたデータは次いでサビツスキーゴ レイの平滑化アルゴリズム(Savitzky-Golay smoothing algorithm)で平滑化され る。温度に対する平滑化蛍光の負の導関数{−dlog(F)/dT}が取られ 、−dlog(F)/dT(y軸)対温度(x軸)としてプロットされる。 過程b.該データからの予測 該正規化されたデータからスタートして、キュービックスプライン内挿関数( cubic spline interpolating function)を使用して0.1C分解能で該データ は内挿補間される。次いで該内挿されたデータの対数が取られ、次いで2.5度 (すなわち0.1℃で25の点)上でサビツスキーゴレイの平滑化アルゴリズム を用いて平滑化される。温度に対する該ログの蛍光の負の導関数が取られ{−d (logF)/dT}、サルモネラ用データ範囲:82.0℃−93.0℃(1 2データ点)を用いて1.0C間隔でパース(parsed)された。 方法比較用に、ここに説明された方法は2つの他の良く知られたモデリング方 法:ニューラルネットワーク及びロジスティック回帰(logistic regression) 、と比較され、結果は下表で報告される。 見出された最も有効なDNAフラグメント同定法は2つのモデリングスキーム をシーケンシャルな仕方で背中合わせで使うことを含んでいる。同定の第1レベ ルはスメア(smear)を非スメア(non-smear)から分離することである。これに 、非スメアサンプル用に関心のある特定のデーエヌエイフラグメントを同定する ことが続く。実際は、この階層的方法は、起こり得る出力カテゴリーを表す正、 負そしてスメアを有する1つの3状態モデルを使用するより精確であった。 1.特定ピーシーアールフラグメントに対する非特定ピーシーアールフラグメン トのモデリング 該ピーシーアールアンプリフイケーション過程(PCR amplification process )は、関心のあるデーエヌエイの特定の種類に対応するフラグメントのみならず 非特定ピーシーアールフラグメントも作る。第1例は本方法の該非特定と特定の ピーシーアールフラグメント間を区別する能力を展示する。149のロックされ たプロセス(すなわち、対照)特定的トレーニングスペクトルと、問題食料(ピ ーシーアール用で問題があると知られる実際の食料)の309のテストスペクト ルと、一緒に30の非特定的又は”スメア”の蛍光スペクトルのグループが創ら れた。0.1℃の温度分解能を有して、111点を含む各サンプル用の温度スペ クトル(11.1℃の範囲上の)が創られた。該ロックされたプロセスと問題食 料サンプルの両者が陽性と陰性の標本を含んだ。この例で、該陽性のサンプルは 特定のバクテリヤ(例えば、サルモネラ)でスパイクされ(すなわち汚染され) そして陰性のサンプルはスパイクされぬ(汚染されぬ)ようにされた。該スメア サンプルはロックされたプロセストレーニング集合(12スメアサンプル)と問 題食料テスト集合(18スメアサンプル)の両者にランダムに導入された。該陽 性及び陰性の両サンプル状態は合併され2進のゼロ”0”文字でラベル付けされ 、該スメアサンプル状態は2進の1”1”でラベル付けされた。 a.入力の最も情報豊富な集合を発展させること モデリング過程の第1歩は111次元の入力フイーチャー空間をより少ない、 より情報豊富な部分集合に減じることである。前に説明した発展型フレームワー クが該最も情報豊富なフイーチャーを発展させるために使用された。100の遺 伝子の初期遺伝子プールがランダムに発生され、そこでは各遺伝子は2進の11 1ビットの長さの記号列を有し、各ビットの状態は該対応入力フイーチャーが該 遺伝子内で賦活されたかどうかを表している。該発展過程はセル当たり1サンプ ルとなるべき平均セル占有数(mean cell occupation number)により抑えられ 、そして該発展は5世代より多く進んだ。各遺伝子の発展をドライブするために 、グローバルエントロピー、又は適応度関数としてローカルエントロピーの数加 重和(number-weighted-sum of local entropies)が使用された。該発展は固定 サイズ化された部分範囲(すなわち、適応型ビニングよりむしろ、固定されたビ ン)を使用して進みそして該データは、上記説明の様に、0及び1の出力状態の 数をバランスさせるようバランスさせられた。 発展型過程を通して該100の最も情報豊富な遺伝子のグローバルリストが保 持された。全ての111の入力フイーチャーのビット頻度のヒストグラムが、発 展した該情報豊富な遺伝子プール内で最も屡々発生するビットを同定するために 、該発展の各世代の終わりで分析された。このヒストグラムはどの温度点が該出 力状態に最も密接に付随したかについての情報を提供した。 該111の点の温度範囲が0から110までインデックス(indexed)され、 下記31温度点が該発展型過程から選択された:12,14,16,18,20 ,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40,42,44 ,46,50,52,54,56,58,60,62,64,80,82,84 ,86,88。 情報豊富な領域が該ヒストグラム内で観察されそしてこれらの領域に懸かる偶 数番号インデックス点(上記リスト)が選択されたことは注意されるべきである 。大抵の該選択された点が12から60の範囲に懸かることは注意されるべきで ある。これは該スメアサンプル用溶解曲線スペクトラムが該ベースライン上に立 ち上がりそして該インデックス間隔[12,60]に対応する温度範囲内の陽性 及び陰性両サンプルから別れ始めるからである。例えスメアがそれらの正に規定 により可変溶解曲線構造を有するとは云え、主な構造的フイーチャーは該陽性の サンプル内よりも低い温度で一般に現れる。該陰性のサンプルは本質的に構造か ら自由である。かくして、本方法はより低い温度領域がスメアと非スメアの間の 最良の区別が起こる場所であることを確認する。 b.パース(parsed)されたデータの全低次元射影のエグゾーストな探索 第1発展型過程で発見された該情報豊富な点を使って該トレーニングデータ集 合がパースされた後、該減少したデータ集合は広いビニング範囲に亘り低次元で エグゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾー スチブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり26の固 定ビンを使用して全2次元射影内への該31次元入力空間の465の射影を発生 することが該最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。W l 2 =10 、W l =5,定数項=1のエントロピー加重係数が使用された。しかしながら、 全465の射影を使用する該エグゾースチブモデルは、該射影の多くが情報より 多くのノイズを導入するので、最適モデルであることを保証されない。それで、 各ビットが該モデル用遺伝子プール内の与えられた2次元射影の包含(inclusio n)(2進で1)と排除(exclusion)(2進で0)を表す465ビットの長さの 2進記号列を使って第2の発展段階が行われた。 c.最良2次元モデルを発展させること 100のランダム2進記号列が最初に発生されそしてそれらの適応度関数がテ ストデータ集合内誤差を該発展型過程をドライブする適応度関数として使用して 計算された。該モデルは20世代より多く発展させられそして最も情報豊富な遺 伝子のグローバルなリストが保持された。最後に、この遺伝子プール内の最も情 報豊富な遺伝子(最小テスト誤差に帰着する遺伝子に対応する)がスメア検出用 遺伝子コードとして選択された。この遺伝子は該包含2次元射影の163を有し 残りの射影は排除された。これらの163の射影を使用した最小テスト誤差は該 327テストケースから3つのエラー(3 errors out of the 327 test cases) (309問題食料サンプルと18スメアサンプル)であって99%より高いモデ ル精度に帰着する! 2.陰性のサンプルに対する特定のサルモネラピーシーアールフラグメント(陽 性の)のモデリング ピーシーアールモデリングの第2例として、本方法は食料サンプル内サルモネ ラに対応する特定のデーエヌエイフラグメントを同定するタスクを与えられた。 もう1度、該ロックされた過程スペクトルが該トレーニングデータ集合として使 用されそして該問題食料スペクトルが該テストデータ集合として使用された。上 記説明のものと同様な過程が最良予測モデルを発展させるために使用された。 a.入力の最も情報豊富な集合を発展させること 前の例で説明されたそれと同様な手順に従い、本方法は、下記の温度点: 10,13,16,61,64,67,76,79,82,85,88,91 に対応する12入力フイーチャーの集合を発展させた。 この例では、スペクトルの情報豊富な部分は該温度範囲のより高い端(点61 から91の間)内にあることを注意する。これは余り驚くべきことではないが、 それはポジテイブな(positive)溶解曲線内の主な構造が温度インデックス(te mperature index)80の周辺で起こるからである。 b.パースされたデータの全低次元射影のエグゾースチブな探索 第1発展過程で発見された該情報豊富な点を使用して該トレーニングデータ集 合がパースされた後、減少したデータ集合は広いビニング範囲上で低次元でエグ ゾースチブに探索された。固定ビンとデータ集合バランシングが該エグゾースチ ブな過程を通して使用された。このモデリング問題で、次元当たり19の固定ビ ンを使用した全3次元射影内への該12次元入力空間の220の射影を発生する ことが最良エグゾースチブモデルに帰着することが分かった。前のサンプルでと 同じエントロピー加重係数が使用された。この例で、全ての220の射影を使用 することが最良モデルに帰着することが分かった。該220の射影の部分集合を 発展させることは該テストデータ集合に関する予測精度を改良しなかった。全2 20の射影を用いて、該309の問題食料テストサンプル(スメアなしで)から の301が97.4%の精度で適当と同定された。 結果 これらの実験中作られた該309のデータサンプルの中で、204はサルモネ ラでスパイクされそして105のサンプルが”ブランク(blank)”反応であっ た。該204のスパイクされたサンプルの中で、143のサンプルはアガロース ゲルで陽性でありそして61は該ゲルで陰性であった。該陰性のサンプルはピー シーアールの禁止か又は不適当なゲルか又はピーシーアール感度の結果と考えら れ得る。該105の”ブランク”の反応の中で、95は該ゲルに関し陰性で、そ して10は該ゲルに関し陽性であった。該陽性のサンプルは自然の食料汚染(例 えば、液状卵サンプル)又は技術的誤りの結果と考えられ得る。 下表は該3つのモデリング方法の結果を抄録する。該モデリング方法の各々の 出力は1かゼロの間の数である。”1”はスパイクされた予測を表す一方”0” はスパイクされてない予測を表す。該数がゼロ又は1に近い程、該予測により高 い信頼を置くことが出来る。0.5のしきい値より高いどんな予測も陽性と考え られた。下記方法の各々用数は期待予測と合致したサンプル数を示す。 1 これらのサンプルはスパイクされたが、ゲル上では陰性であった。均質な検出 はゲル検出より敏感なので、均質な検出で陽性のサンプルを検出するがゲルベー スの方法では見出さないことが起こり得る。パーセント合致度計算時、このカテ ゴリーで全てのサンプルは正しいと仮定されている。 2 ”期待される予測”列はスパイクステイタスとゲル結果とに基づき1又は0を 表示する。この数は該モデルが該トレーニングサンプルに基づき予測すると期待 されたものである。 3 ”サンプル数”列は特定のスパイク/ゲルカテゴリーに分類されるサンプル数 を表示する。

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