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J-GLOBAL ID：201702240257407265   整理番号：17A0829196

DP miRNA:深い学習モデルを用いた前駆体マイクロRNAの改良された予測【Powered by NICT】

DP-miRNA: An improved prediction of precursor microRNA using deep learning model

著者 (3件)： Thomas Jaya (Department of Computer Science, Stony Brook University, NY 11794, USA) ,  Thomas Sonia (Department of Computer Science, State University of New York Korea, Incheon 406-840, Korea) ,  Sael Lee (Department of Computer Science, Stony Brook University, NY 11794, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigComp  ページ： 96-99  発行年： 2017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： マイクロRNA(miRNA)は,転写後レベルで遺伝子発現を調節する低分子非コードRNAである。ゲノムにおけるmiRNA検出は実験的に困難であり,結果はそれらの細胞環境に依存して変化する。これらの限界は,知識ベース予測手法の開発を呼び起こす。miRNA配列を含む前駆体miRNA配列を予測するための深い学習に基づく分類モデルを提案した。特徴集合は配列の特徴,折畳み,ステムループ特徴と統計的特徴から構成されている。ヒトデータセット上で提案手法の性能を評価した。深層ニューラルネットワークに基づく分類は,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワーク,ナイーブBayes分類器,k-最近傍,ランダムフォレストと同様にSVMと遺伝的アルゴリズムを組み合わせたハイブリッドシステムより優れていた。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： 遺伝子発現 ,  知識ベース ,  *学習モデル ,  小分子 ,  予測技法 ,  *前駆体 ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  ゲノム
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  Bayes分類器 ,  分類モデル ,  非翻訳RNA ,  *マイクロRNA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： DP ,  miRNA ,  学習モデル ,  前駆体 ,  マイクロRNA ,  予測