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J-GLOBAL ID：201702252374283263   整理番号：17A0142990

接続とネットワーク可制御性方法論の意義を伴う肺腺癌腫瘍ネットワークのための疾患モジュール検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A disease module detection algorithm for lung adenocarcinoma tumor network with significance of connections and network controllability methodology

著者 (4件)： Qin Gui-Min (School of Software, Xidian University, Xi’an, China) ,  Hou Yi-Bo (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Bao-Guo Yu (State Key Laboratory of Satellite Navigation System and Equipment Technology, The 54th Research Institute of China, Electronics Technology Group Corporation, Shi Jia Zhuang, China) ,  Xi-Yang Liu (School of Software, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 1834-1840  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： 蛋白質りん酸化修飾は蛋白質活性と機能に重要である。機能不全リン酸化修飾は癌に関連していることを広く認識されている。具体的には,いくつかの単一アミノ酸変異は,既存のりん酸化キナーゼと基質の関係を破壊し,新しいキナーゼ-基質関係を築くことができた。に加えて,多くのネットワークに基づく方法は,意味のある疾患モジュール,局所的に密なサブネットワークを同定するために提案されている。本研究では,疾患モジュール,局所密度の代わりに特定の疾患と相関し,接合部の重要性に基づいたを明らかにする新しいネットワーククラスタリング手法を提案した。特に,キナーゼ-基質関係,組織特異的遺伝子調節ネットワーク,対遺伝子発現データおよび突然変異データを伴う肺腺癌の重み付き腫瘍ネットワークを構築した。機械学習法による決定適切なパラメータを用いることによって,この方法は9の疾患モジュールを同定した。はこれらの疾患モジュールは正常試料から腫瘍試料を識別できることを見出した。これらモジュールにおけるいくつかの有意に重要な遺伝子は,最近薬物の標的遺伝子として同定されている。著者らの結果は,基礎疾患機構への洞察を提供し,精密医療の時代における薬物の標的遺伝子を同定する助けとなる。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： *腫瘍 ,  突然変異 ,  機能障害 ,  *ネットワーク ,  機械学習 ,  基質 ,  リン酸化 ,  遺伝子
準シソーラス用語： 標的遺伝子 ,  遺伝子調節ネットワーク ,  ネットワーククラスタリング ,  キナーゼ ,  アミノ酸変異 ,  蛋白質リン酸化 ,  *肺腺癌 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 金属構造  (RA04050W) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 可制御性 ,  方法論 ,  肺腺癌 ,  腫瘍 ,  疾患 ,  モジュール ,  検出アルゴリズム