文献

J-GLOBAL ID：201702219258092387   整理番号：17A1553677

新規関連miRNAを推論するためのネットワークに基づく協調フィルタリングレコメンデーションモデル【Powered by NICT】

Network-based collaborative filtering recommendation model for inferring novel disease-related miRNAs

著者 (7件)： Gu Changlong (College of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, Hunan 410082, China. [e-mail]) ,  Liao Bo ,  Li Xiaoying ,  Cai Lijun ,  Chen Haowen ,  Li Keqin ,  Yang Jialiang
資料名： RSC Advances (Web)  (RSC Advances (Web))
巻： 7  号： 71  ページ： 44961-44971  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7055A  ISSN： 2046-2069  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： マイクロRNA(miRNA)は多くの複雑な疾患の病因と発生において重要な役割を果たしている。疾患関連のmiRNAの実験的確認は高価であり,時間がかかる。潜在的miRNA-疾患関連を同定するための効率的で正確な計算モデルを実験的アプローチのための有用な補足である。本研究では,miRNAと疾患類似性,miRNA-疾患関連の同定における重要な問題,正規化相互情報量に基づいたを測定するための新しい方法を開発した。,ネットワークベース協調フィルタリング(NetCF),ネットワークベース協調フィルタリングレコメンデーションモデルは実験的に検証されたmiRNA-疾患関連性miRNAと疾病類似性を統合することにより,潜在的miRNA-疾患関連を予測するために提案した。Leave-one-out交差検証はNetCFの予測性能を評価するために実装した。NetCFは0.8960の信頼できるAUC値,他の競合手法よりも優れているを得た。NetCFの肺癌と前立腺癌関連miRNAを予測するために,各癌のトップ50予測されたmiRNAの94%が他のデータベースによって確認した。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正規化 ,  前立腺腫瘍 ,  病因 ,  相互情報量 ,  予測 ,  計算モデル ,  *ネットワーク ,  データベース ,  類似性 ,  肺腫瘍
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *協調フィルタリング ,  *マイクロRNA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  生物学的機能  (EB04020F)

タイトルに関連する用語 (3件)： miRNA ,  推論 ,  協調