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J-GLOBAL ID：201702211652754815   整理番号：17A0313831

ヒトゲノムにおけるにおけるrSNPの予測のための計算法【Powered by NICT】

A computational method for prediction of rSNPs in human genome

著者 (6件)： Li Rong (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Han Jiuqiang (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Liu Jun (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Liu Jun (School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Zheng Jiguang (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China) ,  Liu Ruiling (Ministry of Education Key Lab for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, PR China)
資料名： Computational Biology and Chemistry  (Computational Biology and Chemistry)
巻： 62  ページ： 96-103  発行年： 2016年06月 
JST資料番号： H0201B  ISSN： 1476-9271  CODEN： COCHDK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒトゲノムにおける調節性一塩基多型(SNPs)は,表現型の違い,疾患とその治療転帰への感受性を含むの原因であると考えられている,それらは遺伝子産物を変化しなかった。しかし,rSNPのゲノムワイド探索は,これまで適切に対処されていない。本研究では,rSNP同定のための計算法を提案した。背景SNPはrSNPを多い,不均衡データ,不平衡データセットに変換するいくつかのバランスのとれたものにし,全ての平衡データセットのためのモデルを扱うために適用したアンサンブル法。二つの主要なタイプの特徴を抽出し,配列ベースの特徴と対立遺伝子特異的ベースの特徴である。ランダムフォレストは,各平衡データセットのための認識モデルを構築するために適用した。最後に,アンサンブル戦略は,各モデルの結果を一緒に採用した。を実験的に検証のSNPsの集合上で提案手法を試験し,leave-one-out交差検証結果は,この方法が73.8%の感度で精度を達成できることを示し,71.8%の特異性とROC曲線下面積(AUC)は0.756であった。さらに,提案手法では,しきい値がないと調節要素のデータに依存しない,従って異なるデータシナリオに直面した場合,良好な適応性を持つであろう。オリジナルデータとソースMATLABコードはhttps://sourceforge.net/projects/rsnpdect/で利用可能である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *一塩基多型 ,  感受性 ,  対立遺伝子 ,  表現型 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  治療法 ,  適応性 ,  認知モデル
準シソーラス用語： MATLAB ,  特異性 ,  ランダムフォレスト ,  遺伝子産物 ,  転帰 ,  *ヒトゲノム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 調節SNP ,  不均衡データ ,  ランダム森林 ,  ヒドロキシルラジカル開裂パターン

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヒトゲノム ,  予測 ,  計算法