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J-GLOBAL ID：201602214082299910   整理番号：16A0184243

ソーシャルネットワーク分析法に基づくマイクロRNAと疾患の関連の予測

Prediction of MicroRNA-Disease Associations Based on Social Network Analysis Methods

著者 (8件)： ZOU Quan (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  ZOU Quan (Tianjin Univ., Tianjin, CHN) ,  LI Jinjin (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  HONG Qingqi (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  LIN Ziyu (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  WU Yun (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  SHI Hua (Xiamen Univ., Xiamen, CHN) ,  JU Ying (Xiamen Univ., Xiamen, CHN)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Bioinformatics  ページ： 810514 (WEB ONLY)  発行年： 2015年 
JST資料番号： U7008A  ISSN： 2314-6133  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： マイクロRNAは,内因性遺伝子によりコードされる,非コード性で一本鎖の約22ヌクレオチドの長さのRNA分子の重要なクラスを構成している。マイクロRNAは,遺伝子の転写の制御および正常な発達の制御において重要な役割を演じている。マイクロRNAは疾患と関連しているが,従来の実験的アプローチでは,マイクロRNAと疾患の関連はほんのわずかしか確認されていない。マイクロRNAと疾患の関連を予測するための2種類の方法を導入した。最初の方法のKATZは,ソーシャルネットワーク分析法と機械学習の統合に重点を置いており,既知のマイクロRNAと疾患との関連,疾患と疾患との関連およびマイクロRNAとマイクロRNAとの関連に由来するネットワークに基づいている。もう1つの方法のCATAPULTは教師ありの機械学習法である。2つの方法を242の既知のRNAと疾患の関連に適用し,1つ抜き交差検証および3分割交差検証を用いてそれらの性能を評価した。実験により,本法は最先端の方法よりも優れていることが分かった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 解析 ,  アンチセンスRNA ,  病気 ,  *機械学習 ,  交差検証法 ,  *予測技法
準シソーラス用語： *ソーシャルネットワーク分析 ,  データセット ,  *マイクロRNA ,  教師あり機械学習 ,  曲線下面積 ,  *疾患 ,  予測法

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク分析 ,  マイクロRNA ,  疾患 ,  予測