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J-GLOBAL ID：201002280004318108   整理番号：10A0664307

Bayesian線形回帰を用いてスパース遺伝子調節ネットワークの推定

Estimating Sparse Gene Regulatory Networks Using a Bayesian Linear Regression

著者 (4件)： SARDER Pinaki (Washington Univ., MO, USA) ,  SCHIERDING William (Washington Univ., MO, USA) ,  COBB J. Perren (Washington Univ. School of Medicine, MO, USA) ,  NEHORAI Arye (Washington Univ., MO, USA)
資料名： IEEE Transactions on Nanobioscience  (IEEE Transactions on Nanobioscience)
巻： 9  号： 2  ページ： 121-131  発行年： 2010年06月 
JST資料番号： W1381A  ISSN： 1536-1241  CODEN： ITMCEL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 時系列マイクロアレイデータセットを用いて特徴的なスパースと推定される遺伝子調節ネッタワーク(GRN)計算法を調べた。独立に調節されるインプットの合計である遺伝子の発現に及ぼす「ネット」調節影響力による重量を用いて遺伝子間の調節関係を説明した。スパース因子ベクターに対しBayesian線形回帰法を用いて重量を測定した。本法を適用して人工呼吸器関連肺炎(VAP)のヒト軟膜マイクロアレイ発現プロファイルデータセットの差別的な遺伝子発現ソフトウェア選択遺伝子の抽出を行い,計算結果を相関係数法及びデータベース法の両者を用いて計算したGRNsと比較した。コンセンサスネットワークの生物学的解析は4種類の生物学的に意味のあるサブネットワークであった。

シソーラス用語： Bayes推定 ,  *回帰分析 ,  調節遺伝子 ,  確率分布 ,  *DNAマイクロアレイ ,  *遺伝子発現 ,  ベクター ,  ヒト ,  髄膜
準シソーラス用語： Bayesianネットワーク ,  VAP ,  マイクロアレイ分析 ,  遺伝子調節ネットワーク ,  遺伝子発現調節 ,  時系列データ ,  人工呼吸器関連肺炎 ,  線形回帰 ,  軟膜

分類 (3件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  統計的品質管理  (KB04030W) ,  計算機利用技術一般  (JE01000C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形回帰 ,  遺伝子調節ネットワーク ,  推定