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J-GLOBAL ID：201302224476156610   整理番号：13A1597298

データ統合を用いる識別子マッピングおよびフィルタリング方法を評価するための決定理論パラダイム

A decision theory paradigm for evaluating identifier mapping and filtering methods using data integration

著者 (3件)： DAY Roger S (Univ. Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, USA) ,  DAY Roger S (Univ. Pittsburgh Graduate School of Public Health, Pittsburgh, USA) ,  MCDADE Kevin K (Univ. Pittsburgh School of Medicine, Pittsburgh, USA)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 14  号： July  ページ： 14:223 (WEB ONLY)  発行年： 2013年07月 
JST資料番号： U7025A  ISSN： 1471-2105  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:バイオインフォーマティクスで,著者らは生データを医学,生物学的疑問への回答用フォーマットに前処理する。処理における重要段階は,意図的にアッセイされた分子の識別子”分子同定”(MI)を持つ測定された特徴の標識化である。生物学的測定は実際の分子種による分子的測定を正しく同定することでもたらされる。しかし,MIは正しくないこともありうる。識別子フィルタリング(IDF)はより信頼できるMIを持つ特徴を選択して,より小さいが,より正しいデータセットを残す。識別子マッピング(IDM)は分析者が同じ試料の2つのハイスループット(HT)測定プラットホームを結合する場合に必要となる。IDMは各プラットホームから1つづつのID対を生成し,そこでマッピングは2つの検体が直接または間接に因果パスを介して関連していることを宣言する(例:推定翻訳蛋白質のIDを持つmRNAのIDのペアリング)。IDFとIDMに対する多数の競合解が存在する。分析者はこれら選択肢すべてを評価,比較するための厳密な方法を必要とする。結果:著者らは生物学的試料でのデータに導かれるIDFとおよびIDM方法を厳密に評価,比較するためのパラダイムについて述べる。必要なものは,大きな生物学的試料セット,少なくとも2つのHTプラットホーム由来の試料測定,これらプラットホーム由来の特徴を連結するモデルファミリー,および関連測度である。これらの要素から,決定フレームワークに共役する混合モデルを合わせる。著者らは以下3つの設定下でのこの評価パラダイムについて示す:転写産物と蛋白質間のIDMに対するいくつかのバイオインフォ-マティクスリソースの比較,いくつかの公開マイクロアレイプローブセットIDF方法とそれら組合わせの比較,およびタンデム質量分析スペクトル事象に対する最適品質閾値の選択。結論:ここで概説したパラダイムは,IDMとIDFの質だけでなくいかなる前処理段階やパイプラインの質を評価するためのデータ基盤方法を提供する。その結果は,研究者が最適にデータを意味論的に統合,あるいは選別するのを援け,バイオインフォーマティクスデータベース管理者が質変化を追跡したりMIエラーの原因を解決する援けとなる。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： データ融合 ,  記号 ,  *フィルタリング ,  決定理論 ,  因果律 ,  *写像 ,  標識法 ,  *概念
準シソーラス用語： データ統合 ,  *パラダイム ,  マッピング ,  因果パス ,  識別子 ,  *識別子フィルタリング ,  *識別子マッピング ,  標識化

分類 (2件)： 生物科学研究法一般  (EA03010K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ統合 ,  識別子 ,  マッピング ,  フィルタリング ,  評価 ,  決定理論 ,  パラダイム