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J-GLOBAL ID：201702265040073876   整理番号：17A0241027

GPUベースのゲノムワイドSNP-SNP相互作用検出と膵臓癌感受性解析【Powered by NICT】

GPU-based genome-wide SNP-SNP interactions detection and pancreatic cancer susceptibility analysis

著者 (4件)： Wang Xiao (System Engineering Institution, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, Shaanxi Province, China) ,  Peng Qinke (System Engineering Institution, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, Shaanxi Province, China) ,  Fan Yue (System Engineering Institution, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, Shaanxi Province, China) ,  Wang Ying (System Engineering Institution, Xi’an Jiaotong University, Xi’an City, Shaanxi Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IECBES  ページ： 57-61  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： 分子生物学の研究は,一塩基多型(SNPs)は複雑な疾患に関連していることを証明した。バイオインフォマティクスの開発は,特定の疾患についてのリスクに影響する因子としてのセットのSNPを認識することを可能にした。しかし,ほとんどの方法は,可能な小規模SNP-SNP相互作用を無視している。さらに,SNPデータセットの超高次元に起因して,CPUに基づく全データセットにおけるSNP-SNP相互作用を検出するための時間複雑性のために困難である。この状況を変えるために,本論文では,全ゲノム配列におけるSNP-SNP相互作用を検出するためのグラフィックス処理ユニット(GPU)を用いた。そして,マッチングと符号化後,疾患感受性を解析するためにSNP組み合わせに関するこの種の情報を用いた。膵臓癌(PC)は,世界中での死亡の主要原因の一つである。本論文では,例としてPCに関する実際のデータセットを用いて,実験結果は筆者らの手法が有用であることを証明した。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： 分子生物学 ,  高次元 ,  *相互作用 ,  マッチング ,  一塩基多型 ,  *膵臓腫瘍 ,  符号化 ,  *感度解析 ,  小規模
準シソーラス用語： 疾患感受性 ,  GPU【プロセッサ】 ,  ゲノム配列 ,  複雑性 ,  バイオインフォマティクス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPU ,  ゲノム ,  SNP ,  相互作用 ,  膵臓癌 ,  感受性解析