Self-Supervised Representation Learning for Basecalling Oxford Nanopore Sequencing Data

Nanopore 염기서열 분석 과정에서 측정된 원시 신호를 특정 DNA 또는 RNA 서열로 해독하는 과정을 의미한다. 이는 전류 변화라는 물리적 신호를 생물학적 염기 서열 정보로 변환하는 핵심적인 단계이다.

연구 결과, 양자화 모듈을 제외한 wav2vec2 기반의 자기 지도 학습이 가장 높은 정확도를 보였다. 특히 로컬 표현을 학습하는 방식이 전역 표현 학습보다 효과적이며, 적은 양의 데이터로도 지도 학습 기준선을 상회하는 성능을 나타냈다.

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저자정보: Carlos Vintimilla (Seoul National University of Science and Technology) Sangheum Hwang (Seoul National University of Science and Technology)

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Self-Supervised Representation Learning for Basecalling Oxford Nanopore Sequencing Data

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-530-000169518

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상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

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