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J-GLOBAL ID：201602217341801504   整理番号：16A0180874

制約プログラミングベースバイオマーカー最適化

Constraint Programming Based Biomarker Optimization

著者 (7件)： ZHOU Manli (Shenzhen Inst. of Advanced Technol., Chinese Acad. of Sci., Guangdong, CHN) ,  ZHOU Manli (Univ. Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  LUO Youxi (Shenzhen Inst. of Advanced Technol., Chinese Acad. of Sci., Guangdong, CHN) ,  LUO Youxi (Hubei Univ. Technol., Hubei, CHN) ,  SUN Guoquan (Shenzhen Inst. of Advanced Technol., Chinese Acad. of Sci., Guangdong, CHN) ,  MAI Guoqin (Shenzhen Inst. of Advanced Technol., Chinese Acad. of Sci., Guangdong, CHN) ,  ZHOU Fengfeng (Shenzhen Inst. of Advanced Technol., Chinese Acad. of Sci., Guangdong, CHN)
資料名： BioMed Research International (Web)  (BioMed Research International (Web))
巻： 2015  号： Computational Biology  ページ： 910515 (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： 生物学ビッグデータの高率的で直感的な特性化は,バイオOMICベース科学者に対する主な挑戦になってきている。ビッグデータの対話型可視化と探査は成功した解決策の1つであると証明された。殆どの既存の特徴選択アルゴリズムは,特徴選択の最適化プロセスでユーザからの対話型入力を許していない。本研究は最終的に選択された特徴において2,3のユーザ入力特徴を固定することとしてこの質問を調査し,これらのユーザ入力特徴をプログラミングモデルに対する制約として定式化した。提案したアルゴリズム,fsCoP(制約プログラミングに基づく特徴選択)は,文献と既存のアルゴリズムの両方からの制約を用いても,既存の特徴選択アルゴリズムとよく類似して,或いは遥かに良好に動作した。fsCoPバイオマーカーは分類最適化機能とバイオメディカル知識の両方を満足するために,更なるウェットラボバリデーションに対して術策をめぐらすであろうfsCoPはまたモデリングに対してユーザが定義した制約を対話的に加えることによりバイオOMICビッグデータの対話型探索に使用されるであろう。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *制約プログラミング ,  *バイオマーカー ,  *最適化 ,  *データ ,  生物学 ,  キャラクタリゼーション ,  可視化 ,  探査 ,  特徴選択 ,  アルゴリズム ,  入力 ,  制約条件
準シソーラス用語： *ビッグデータ ,  特性化 ,  対話型可視化 ,  制約

分類 (2件)： 生物科学研究法一般  (EA03010K) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約プログラミング ,  バイオマーカー ,  最適化