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J-GLOBAL ID：201202263208558640   整理番号：12A1262229

アンサンブル転写産物相互作用ネットワーク: Alzheimer病の事例研究

Ensemble transcript interaction networks: A case study on Alzheimer’s disease

著者 (3件)： ARMANANZAS Ruben (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, ESP) ,  LARRANAGA Pedro (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, ESP) ,  BIELZA Concha (Departamento de Inteligencia Artificial, Universidad Politecnica de Madrid, Madrid, ESP)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 108  号： 1  ページ： 442-450  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システム生物学技術は,神経学領域で最近関心が集まっている話題である。計算知能(CI)は,最終的には関連する新しい発見を明らかにできるコンセンサスあるいはアンサンブル技術により,全体的な見方を扱っている。ここでは生物学的な関係にマッチしたあるいは関係を明らかにできる,確率的依存性を帰納するための,アンサンブルBayesネットワーク分類器と多変量特徴部分集合の選択に基づいたCI手法の適用を提案した。この研究では,スループットの高いAlzheimer病(AD)の転写産物プロファイリングの分析に集中した。分析は2つの観点から行った。まずAD患者および対照の海馬小領域の嗅内皮質(EC)サンプルの発現プロファイルを比較した。つぎにこのアンサンブル手法を用いて,4つのタイプのサンプル,患者および対照のECと歯状回(DG)のサンプルを研究した。この結果,従来の研究ではADとは直接的な関係がないとされてきたが,明確な構造と遺伝子を持った転写産物の相互作用ネットワークを明らかにした。このアンサンブルにより,他の神経疾患で主要な役割を果たすさまざまな転写産物を同定できる。ノンパラメトリック検定による古典的な統計的評価により,大多数の転写産物が関連していることを確認した。このアンサンブル手法により,病因の新しい発見やADの進行につながる代謝メカニズムを特定できる。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *Alzheimer病 ,  Bayes推定 ,  確率モデル ,  確率分布 ,  *ネットワーク ,  *RNA【核酸】 ,  転写【遺伝】 ,  医用データ処理
準シソーラス用語： *Bayesネットワーク ,  *転写産物

分類 (3件)： 精神障害  (GR03000A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： アンサンブル ,  転写産物 ,  相互作用 ,  Alzheimer病 ,  研究