文献

J-GLOBAL ID：201702238469661897   整理番号：17A0142918

疾患用語マッピングのための類似性ベースのアルゴリズム【Powered by NICT】

Similarity-based algorithms for Disease Terminology Mapping

著者 (5件)： Shiwen Ma (School of Computer and Information Technology and Beijing Key Lab of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, 100044, China) ,  Kuo Yang (School of Computer and Information Technology and Beijing Key Lab of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, 100044, China) ,  Xuezhong Zhou (School of Computer and Information Technology and Beijing Key Lab of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, 100044, China) ,  Xue Xu (Beijing University of Chinese Medicine, 100029, China) ,  Wenwen Liu (School of Computer and Information Technology and Beijing Key Lab of Traffic Data Analysis and Mining, Beijing Jiaotong University, 100044, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1378-1384  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： 疾患とその関連用語の分類は基礎医学研究のための重要なデータ資源である。しかし,異なる用語データベースにおける疾患に関しては,互いに独立開発し,それらの間の写像関係を,完全ではない。本論文の目的は,異なる用語データベースにおける同じまたは同様の意味概念を有する地図疾患項への類似性に基づく疾患用語マッピング法を提案することである。PubMedから書誌病歴と疾患遺伝子と疾患表現型の手動で管理された関連性を統合して,MeSHにOMIM疾患項を推定するための二つの方法,すなわち疾患用語マッピング(SSD)と情報推奨ベース疾患用語マッピング(IRDTM)のための意味ベース類似性を提案した。実験結果は,両方法が疾患データベース間のマッピング予測を支援することができることを示した。一つを除外する交差検証法から,SSD(Hits@10:87.3%)の予測性能はIRDTMより良い手動評価から,SSDのトップ10のヒット率は94.4%であった。類似性に基づく疾患用語マッピング法は人手のレビュー種々の主流疾患用語データベースの添加で適用でき,異なる分野からの多重データ源を組み込む必要があることを統合医学オントロジー開発とトランスレーショナルバイオインフォマティクスの効率を改善するのに役立つ。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： 表現型 ,  基礎医学 ,  病歴 ,  データベース ,  *類似性 ,  交差検証法 ,  写像 ,  オントロジー ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ヒット率 ,  予測性能 ,  MeSH ,  疾患遺伝子 ,  書誌 ,  PubMed , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 疾患 ,  用語 ,  マッピング ,  類似性 ,  アルゴリズム