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J-GLOBAL ID：201702221957274265   整理番号：17A1003796

バイオマーカーの異種構造を捕捉するための準線形スコア

Quasi-linear score for capturing heterogeneous structure in biomarkers

著者 (4件)： OMAE Katsuhiro (Graduate Univ. for Advanced Studies) ,  KOMORI Osamu (Univ. Fukui) ,  EGUCHI Shinto (Graduate Univ. for Advanced Studies) ,  EGUCHI Shinto (Inst. of Statistical Mathematics)
資料名： BMC Bioinformatics (Web)  (BMC Bioinformatics (Web))
巻： 18  号： June  ページ： 18:308 (WEB ONLY)  発行年： 2017年06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:線形スコアは,その学習能力と理解可能性により,生物医学研究における二分結果を予測するために広く使用されている。しかし,そのようなアプローチは,標的集団に異種構造が存在する場合,生物多様性を解明するためには使用できない。結果:本研究では,予測の内因性異質性を記述することに焦点を合わせた。異種性はクラスタリング方法により捕捉することができるので,異なるクラスタからの異なる情報を統合することにより,より良い予測が得られるはずである。したがって,クラスタ化マーカーの線形スコアを効果的に組み合わせた準線形スコアを開発した。さらに線形スコアを一般化平均形式であるKolmogorov-Nagumo平均により準線形スコアに拡張した。準線形スコアを推定するための隆起収縮と,各クラスタ内のマーカーを選択するためのLASSO収縮の2つの収縮方法がうまく機能することを観察した。シミュレーション研究および実データへの応用から,提案した方法が既存の方法と比較して良好な予測性能を有することを明らかにした。結論:異種構造は,クラスタリング法により捕捉される。準線形スコアは,そのような異質性を組み合わせ,線形スコアと比較してより良い予測能力を有する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 準線形理論 ,  *バイオマーカー ,  *不均一性 ,  研究 ,  生物多様性 ,  方式 ,  *クラスタ化 ,  計算量 ,  平均値 ,  *平均法 ,  収縮 ,  回帰分析 ,  性能 ,  *判別分析 ,  *改変
準シソーラス用語： *異質性 ,  生物医学研究 ,  クラスタリング法 ,  Kolmogorov複雑性 ,  平均 ,  *Kolmogorov-Nagumo平均 ,  回帰解析 ,  LASSO収縮 ,  予測性能

分類 (4件)： 生物科学研究法一般  (EA03010K) ,  遺伝学研究法  (EC01020N) ,  基礎診断学  (GC03002P) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： バイオマーカー ,  捕捉 ,  線形 ,  スコア