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J-GLOBAL ID：201702234979673681   整理番号：17A1606694

JDINAC 高次元スパースオミクスデータを用いた結合密度に基づくノンパラメトリック差次的相互作用ネットワーク分析および分類

JDINAC: joint density-based non-parametric differential interaction network analysis and classification using high-dimensional sparse omics data

著者 (6件)： JI Jiadong (Shandong Univ. Finance and Economics, Jinan, CHN) ,  HE Di (City Univ. New York, NY, USA) ,  FENG Yang (Columbia Univ., NY, USA) ,  HE Yong (Shandong Univ. Finance and Economics, Jinan, CHN) ,  XUE Fuzhong (Shandong Univ., Jinan, CHN) ,  XIE Lei (City Univ. New York, NY, USA)
資料名： Bioinformatics  (Bioinformatics)
巻： 33  号： 19  ページ： 3080-3087  発行年： 2017年10月01日 
JST資料番号： T0478A  ISSN： 1367-4803  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： ネットワーク比較あるいは差次的ネットワーク分析が,病態形成機構の解明や疾患分類のための臨床バイオマーカーの同定のための重要な手段となっているが,多くの研究は,種として遺伝子間の線形関連を捕捉する,あるいは遺伝子測定値のパラメトリック確率分布の仮定に依拠するネットワーク相関に限られている。本稿は,2つのグループ間のネットワーク活性化の差次的相互作用パターンを同定し,同時に分類モデルを構築するためネットワークバイオマーカーを利用する,新しい結合密度に基づくノンパラメトリック差次的相互作用ネットワーク分析および分類(JDINAC)法を紹介する。本Rスクリプトは,https://github.com/jijiadong/JDINACにて入手可能である。

シソーラス用語： 分子生物学 ,  *ノンパラメトリック法 ,  解析 ,  *分類 ,  *遺伝子発現
準シソーラス用語： *オミックス ,  ノンパラメトリック手法 ,  *ネットワーク分析 ,  *遺伝子発現解析

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝学研究法  (EC01020N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高次元 ,  密度 ,  ノンパラメトリック ,  相互作用 ,  ネットワーク分析 ,  分類