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J-GLOBAL ID：201702216437755397   整理番号：17A1253578

ヒト白血病を仲介する,人工神経回路網アプローチを用いた遺伝子の選択【Powered by NICT】

Selection of genes mediating human leukemia, using an Artificial Neural Network approach

著者 (3件)： Sheet Sougata (A. K. Choudhury School of Information Technology, University of Calcutta, Kolkata, India) ,  Ghosh Anupam (Department of Computer Science & Engineering, Netaji Subhash Engineering College, Kolkata, India) ,  Mandal Sudhindu Bikash (A. K. Choudhury School of Information Technology, University of Calcutta, Kolkata, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AEEICB  ページ： 210-214  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文では,異なる疾患を仲介する複数の可能性あるヒト白血病遺伝子の選択のための多層パーセプトロンモデルを記述した。手順は,ヒト白血病遺伝子発現データセットを用いた遺伝子ベースの相関係数のグループ分けを含む。手順の有用性をヒト白血病発現データセットを実証した。方法の優位性は,サポートベクトルマシン(SVM),信号対雑音比(SNR)と有意性解析マイクロアレイ(SAM)のような三個の既存遺伝子選択法を確立した。は生物学的及び統計学的に適切な遺伝子セットを同定するための生化学的経路,p値,t検定,発現プロファイルプロットを行った。この方法では,真の陽性遺伝子のより多く,他の既存の方法を見出した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *遺伝子 ,  サポートベクトルマシン ,  *ヒト ,  統計学 ,  多層パーセプトロン ,  SN比 ,  *白血病 ,  生化学 ,  *ニューラルネットワーク ,  相関係数
準シソーラス用語： t検定 ,  p値 ,  遺伝子選択 ,  マイクロアレイ ,  遺伝子発現データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ヒト ,  白血病 ,  仲介 ,  人工神経回路網 ,  遺伝子