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J-GLOBAL ID：201502205102666039   整理番号：15A1184440

miRNAの発現に基づくBayes分類器の統計学的解析

Statistical analysis of a Bayesian classifier based on the expression of miRNAs

著者 (6件)： RICCI Leonardo (Univ. Trento, Trento, ITA) ,  DEL VESCOVO Valerio (Univ. Trento, Trento, ITA) ,  CANTALONI Chiara (Unit of Surgical Pathology, Trento, ITA) ,  GRASSO Margherita (Univ. Trento, Trento, ITA) ,  BARBARESCHI Mattia (Unit of Surgical Pathology, Trento, ITA) ,  DENTI Michela Alessandra (Univ. Trento, Trento, ITA)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 16  号： Sept  ページ： 16:287 (WEB ONLY)  発行年： 2015年09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:過去10年間に,多くの科学的研究は種々の種類の癌の診断と予後ツールとしてmiRNAレベルを使用することに関心を持っている。信頼性のある分類器の開発は,科学的文献において広く見落とされている幾つかの重要な様相,即ち測定されたmiRNA発現の分布と分類器を特徴づけるパラメータに影響する統計学的不確実性のような幾つかの重要な様相の取り組みを必要とする。本研究ではこれらのトピックスを,miR-205とmiR-21とsnRNA U6の発現に基づいて,モデル問題すなわち試料を2種の肺腫瘍,腺癌と扁平上皮癌,に識別するBayes分類器を開発することで詳細に解析する。結果:miRNA発現トリプリケートの分散が正規分布により良好に記述され,トリプリケートの平均も正規分布に従うことを証明した。クラス識別miRNAと追加的標準化miRNAの発現の間の相関を検討することで分類器の成績を強化する手法を提供した。結論:トリプリケートの分散と平均の正常挙動の検討により,χ2乗検定を通してそれらの変動性をチェックするかまたはStudentのt検定を介して各集団の平均によるそれらのずれチェックすることで無効な検体(外れ値)を同定可能である。最後に,正常な挙動は,Bayes分類器を最適にセットし,その成績と相対的な不確実性を決定することを可能とする。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *アンチセンスRNA ,  遺伝子発現 ,  *分類装置 ,  *統計解析 ,  診断 ,  予後 ,  信頼性 ,  不確実性 ,  snRNA ,  χ2乗検定 ,  仮説検定 ,  正規分布 ,  *肺腫瘍 ,  *腺癌 ,  扁平上皮癌 ,  *リアルタイムPCR法 ,  *定量的PCR法
準シソーラス用語： *Bayes分類器 ,  *miRNA ,  miR-21 ,  miR-205 ,  mRNA発現 ,  t検定 ,  患者予後 ,  癌診断 ,  高信頼性 ,  *相関解析 ,  *定量的リアルタイムPCR ,  統計学的解析 ,  *肺腺癌

分類 (3件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  臨床腫よう学一般  (GE03010Y) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： miRNA ,  発現 ,  Bayes分類器 ,  統計学的解析