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J-GLOBAL ID：201702218120648930   整理番号：17A0142947

多変量動的時間ワーピングを用いたC.elegans探索挙動解析【Powered by NICT】

C. elegans search behavior analysis using Multivariate Dynamic Time Warping

著者 (7件)： Yiyang Wang (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Smith Carleton (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Mingfei Shao (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Huang Li (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Furst Jacob (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Raicu Daniela (School of Computing, College of Computing and Digital Media, DePaul University, Chicago, Illinois, United States of America) ,  Kim Hongkyun (Department of Cell Biology and Anatomy, Chicago Medical School, Rosalind Franklin University, North Chicago, Illinois, United States of America)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1569-1576  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 線虫Caenorhabditis elegansはヒト生物学および疾患との関連のために遺伝的モデル生物として広く使用されている。C.elegans運動挙動の定量化種々の食品条件下で遺伝子型間の相違を理解するために重要である。C.elegans運動を定量化するための最も一般的な方法の一つは,経路解析である。しかし,異なるC.elegans遺伝子型間の移動経路を比較する軌跡の時間長の変化のために挑戦的である。はC.elegans運動経路データをクラスタ化するために多変量動的時間ワーピングとステップ長経路符号化を組み合わせた新しい手法を提案し,さらに提案した組み合わせは,複雑な経路特徴を抽出するための必要性を回避することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝 ,  軌跡 ,  Caenorhabditis elegans ,  クラスタ化 ,  線虫類 ,  食品 ,  符号化 ,  ヒト ,  *遺伝子型
準シソーラス用語： 運動行動 ,  *挙動解析 ,  *多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 老化と死  (EJ16040S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多変量 ,  ワーピング ,  探索 ,  挙動解析