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J-GLOBAL ID:201702245878771530   整理番号:17A1177534

意味グラフを用いた潜在的片頭痛バイオマーカーの自動抽出【Powered by NICT】

Automated extraction of potential migraine biomarkers using a semantic graph
著者 (9件):
資料名:
巻: 71  ページ: 178-189  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0827A  ISSN: 1532-0464  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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生物医学文献とデータベースは潜在的疾患バイオマーカーの同定のための重要な手がかりを与える。しかし,これら膨大な知識貯水池を探索および不均一情報源からの知見を統合することは高価であり,困難である。ここでは,生物医学文献および構造化データベースから抽出した意味論的に統合された知識は,潜在的な片頭痛バイオマーカーを自動的に同定するための用いることができるかを示した。百万3.5以上の生物医学概念と六千八百四十万関係を含む知識グラフを用いた。生化学的化合物概念は偏頭痛関連概念の部分グラフとのそれらの関連に基づいて生物標識としてのそれらの可能性により濾過され,ランク付けした。ランク付けの結果は,片頭痛研究者による手作業で行われていたことを系統的文献レビューの結果に対して評価した。量点はそれらの相対的重要性を示すためにこれらの参照化合物に帰属された。知識グラフにより自動生成された格付けした結果は手動文献レビューからの結果と高度に一致した。222参照化合物のうち,163(73%)は上位2000におけるランクされ,参照化合物に割り当てられた644(85%)量の547点であった。リストのトップしていない参照化合物では,広範な誤差解析を行った。全体的な性能を評価する場合,筆者らは0.974のROC AUCを得た。多重と様々な源から集積した情報から構成される意味論的知識グラフは潜在的疾患バイオマーカーを同定する研究者を支援することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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医用情報処理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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