文献

J-GLOBAL ID：201702238054460317   整理番号：17A1397377

ミクロビオームを調査するための畳込み神経回路網を用いた【Powered by NICT】

Using convolutional neural networks to explore the microbiome

著者 (3件)： Reiman Derek (Bioinformatics Program of the Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, 60612, USA) ,  Metwally Ahmed (Bioinformatics Program of the Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, 60612, USA) ,  Dai Yang (Faculty of the Department of Bioengineering, University of Illinois at Chicago, 60612, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 4269-4272  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： ミクロビオームは,宿主における種々の疾患の発症に影響を及ぼすことが示されている。微生物生物分類学的富度プロファイルに基づくゲノム試料の表現型の正確な予測をすることが可能であることが個別化医療のための重要な問題である。本論文では,このような予測のための,畳込みニューラルネットワーク(CNN),深い学習フレームワークを使用することの可能性を調べた。CNN学習を容易にするために,著者らは系統樹を作成することによって,木とそれらの定量的特性におけるノードの空間関係を保持していることをマトリックスに木を埋め込む方式を設計することによって存在量分布の構造を調べた。提案したCNNフレームワークは高度に正確であり,データセットの評価に基づく精度の99.47%三表現型の1967試料を達成した。著者らの結果は,試料表現型の分類におけるCNNの実現可能性と有望なアスペクトを示した。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： *神経回路網 ,  表現型 ,  系統樹 ,  微生物 ,  個別化医療 ,  生物分類 ,  ニューラルネットワーク ,  *畳込み ,  ゲノム ,  学習
準シソーラス用語： 空間的相関関係 ,  *常在菌叢ゲノム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ミクロビオーム ,  調査 ,  畳込み ,  神経回路網