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J-GLOBAL ID：201702269858912131   整理番号：17A0142817

不均一ネットワーク上のランダム歩行による疾患微生物関連の予測【Powered by NICT】

Predicting disease-microbe association by random walking on the heterogeneous network

著者 (6件)： Xianjun Shen (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Yao Chen (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Xingpeng Jiang (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Xiaohua Hu (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Tingting He (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Jincai Yang (School of Computer, Central China Normal University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： BIBM  ページ： 771-774  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： 人体に住む微生物叢は健康と疾患において非常に重要な役割を果たすので,疾患に関連した微生物の同定は医療を向上させ,微生物機能,相互作用のより良い理解に寄与するであろう。しかし,疾患と微生物の間の既知の関係は非常に小さい。不均一ネットワーク上のランダム歩行に基づく疾患微生物関係を予測する微生物候補の優先順位付けのための新しい方法を提案した。ここでは,第一病微生物関係情報を用いた疾患ネットワークと微生物ネットワークを接続することによって不均一ネットワークを構築し,酔歩を拡張不均一ネットワークへ,最後に,leave-one-out交差検証を用いて,この方法を評価し,候補病原微生物を順位付けした。微生物ネットワークまたは疾患ネットワークのみでは見出せない疾患と微生物の間のいくつかの潜在的関連性を明らかにするアルゴリズムを用いた。さらに,三代表的疾患,2型糖尿病,喘息および乾癬を研究し,これらの疾患に関連した潜在的な微生物であった。関連の発見は,疾患機構の理解,診断と治療のための良好な臨床的解決となるであろうことを確認した。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： 相互作用 ,  喘息 ,  *微生物 ,  乾癬 ,  ミクロフローラ ,  アルゴリズム ,  *ネットワーク ,  2型糖尿病 ,  *酔歩
準シソーラス用語： 病原微生物 ,  健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 微生物生理一般  (EG03051L) ,  生体防御と免疫系一般  (ED01010F) ,  微生物の生態  (EG03040J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不均一 ,  ランダム歩行 ,  疾患 ,  微生物 ,  予測