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J-GLOBAL ID：201002264368363510   整理番号：10A1381751

薬物標的の記事を検出するための機械学習法の比較

A comparison of machine learning techniques for detection of drug target articles

著者 (4件)： DANGER Roxana (Natural Language Engineering Lab. - ELiRF. Dpto. de Sistemas Informaticos y Computacion, Universidad Politecnica de ...) ,  SEGURA-BEDMAR Isabel (Dpto. de Informatica, Universidad Carlos III de Madrid, Leganes, Madrid, ESP) ,  MARTINEZ Paloma (Dpto. de Informatica, Universidad Carlos III de Madrid, Leganes, Madrid, ESP) ,  ROSSO Paolo (Natural Language Engineering Lab. - ELiRF. Dpto. de Sistemas Informaticos y Computacion, Universidad Politecnica de ...)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 43  号： 6  ページ： 902-913  発行年： 2010年12月 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 病気治療の重要な進歩は,薬物標的の同定に負ってきたと言える。薬物標的は,病気に関係する分子構造の異常活性を薬物により緩和し患者の健康を改善できるような分子構造である。医薬品産業は,長期の費用が掛かる医薬品開発時間を削減するため,薬物標的の同定と検証を優先させる必要がある。過去20年間に,医薬品や,その作用機構,薬物標的などに関する知識は急速に増加してきた。それにもかかわらず,こうした知識の多くは極めて多数の医学記事や教科書に隠れている。こうした大量の構造化されていない情報から知識を抽出することは,専門家にとっても骨の折れる仕事である。薬物標的記事の同定は,テキストからの自動情報抽出へ向けた重要な第一歩であり,本論文の目的である。統一医学用語システムのような生物医学資源からの意味情報を用い,薬物標的記事の同定に対して満足のいく分類器を得るために,いくつかの機械学習法の比較を行った。ファジィ格子推論(Fuzzy Lattice Reasoning)による分類器により,最良の結果を達成した。それはROC面積98%に達する。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *医学情報 ,  *医薬品情報 ,  *機械学習 ,  *文献検索 ,  分類 ,  分類装置 ,  薬物 ,  作用機序 ,  情報抽出 ,  知識獲得 ,  学習アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  Bayes推定 ,  ファジィ推論 ,  専門用語 ,  新薬 ,  ドラッグデザイン ,  製薬業
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  創薬 ,  統一医学用語システム ,  薬物標的

分類 (4件)： ドキュメンテーション  (GA01020J) ,  ドキュメンテーション  (GU01030C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 薬物標的 ,  記事 ,  機械学習