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J-GLOBAL ID：201302270367824478   整理番号：13A1597233

グリカンクロマトグラフィーデータのための一般化されたDirichlet分布での貪欲特徴選択

Greedy feature selection for glycan chromatography data with the generalized Dirichlet distribution

著者 (6件)： GALLIGAN Marie C (Univ. Coll. Dublin, Dublin, IRL) ,  GALLIGAN Marie C (NIBRT, Dublin, IRL) ,  SALDOVA Radka (NIBRT, Dublin, IRL) ,  CAMPBELL Matthew P (Macquarie Univ., New South Wales, AUS) ,  RUDD Pauline M (NIBRT, Dublin, IRL) ,  MURPHY Thomas B (Univ. Coll. Dublin, Dublin, IRL)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 14  号： May  ページ： 14:155 (WEB ONLY)  発行年： 2013年05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:糖タンパク質は多様な生化学的および生物学的過程に関与している。タンパク質糖鎖付加での変化は多くの疾患,特にがんの発生や進行の間に生じると考えられている。早期発見は生存率や回復率改善のための鍵なので,ヒトの病態バイオマーカーの同定は重要性が増している。この目的のため,異なるタイプのがんに対するバイオマーカーの潜在源として血清グライコームが提案されてきた。グリカン解析のためのハイスループット親水性相互作用液体クロマトグラフィー(HILIC)技術により,ヒト血清中のグリカン量の詳細な定量化が可能である。しかし,この解析の実験データは本来組成上のものである。組成データは定和に制約されており,標本空間がシンプレックスに制限される。グリカンクロマトグラフィーデータセットの統計解析は,その変わった数学的特性を説明するだろう。作成されるグリカンHILICデータ量は増加しているので,適切な統計解析を支える枠組みが必要である。本論文において,組成データにおける特徴選択のための方法論を提唱する。主目的は,潜在的なグリカンバイオマーカーを同定するために用いられる,グリカンクロマトグラフィーデータ解析のためのテンプレートを提供することである。結果:特徴空間上で一般化されたDirichlet分布に基づく貪欲検索アルゴリズムを実行して,データ中の既知のグループ構造を最もよく識別する”グループ化変数”のセットを捜し,ベータ分布を用いて組成変数をモデリングした。そのアルゴリズムを2つのグリカンクロマトグラフィーデータセットに適用した。統計分類手法を用いて,データ中の既知のグループを区別するために選択された特徴の性能をテストした。比較のため,よく知られた2つの方法,相関ベース特徴選択(CFS)および再帰的分割(rpart)を用いた。CFSは特徴選択法で,rpartは従来特徴選択に用いられてきた学習木構造アルゴリズムである。結論:提唱された特徴選択法はどちらのグリカンクロマトグラフィーデータセットでもよく機能した。また,相関ベース特徴選択および分類木法よりも,計算は遅いが,誤分類率は低く,感受性率は高かった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *グリコシド ,  *多糖類 ,  *液体クロマトグラフィー ,  確率分布 ,  *特徴選択 ,  バイオマーカー ,  分子生物学
準シソーラス用語： Dirichlet分布 ,  β分布 ,  グライコーム ,  *グリカン ,  *親水性相互作用液体クロマトグラフィー ,  糖鎖生物学 ,  変数選択

分類 (2件)： 生化学的分析法  (EA03030G) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (2件)： Dirichlet分布 ,  特徴選択