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J-GLOBAL ID：201702265742770463   整理番号：17A1418331

親和性伝搬に基づく並列遺伝子選択および動的アンサンブル枝刈り【Powered by NICT】

Parallel gene selection and dynamic ensemble pruning based on Affinity Propagation

著者 (6件)： Meng Jun (School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Zhang Jing (School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Luan Yu-Shi (School of Life Science and Biotechnology, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  He Xin-Yu (School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Li Li-Shuang (School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116023, China) ,  Zhu Yuan-Feng (BorderX Lab Inc, Silicon Valley, California, 94086, USA)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 87  ページ： 8-21  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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)

抄録/ポイント： 遺伝子発現データに基づく遺伝子選択およびサンプル分類は生物情報学における重要な研究領域である。分類と密接に関連して選択重要な遺伝子は高次元性および小さなサンプルサイズマイクロアレイデータのために挑戦的な課題である。近傍に基づいた拡張ラフ集合は遺伝子選択に成功裏に適用された,冗長性のない属性を選択し,数値属性を処理できる。しかし,ラフ集合の近似の計算は非常に時間がかかる。本論文では,遺伝子選択のプロセスを加速するために,交差点近傍ラフ集合の近似を計算するために提案される並列計算法。さらに,親和性伝搬クラスタリングと動的枝刈りフレームワークに基づく新しい動的アンサンブル枝刈りアプローチは,メモリ使用量と計算コストを低減するために提案した。三つのArabidopsis thaliana生物的および非生物的ストレス応答データセット上での実験結果は,提案した方法が遺伝子選択によるアンサンブル法よりも良好な分類性能を得ることができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Arabidopsis thaliana ,  ラフ集合 ,  クラスタ化 ,  冗長性 ,  *親和性 ,  記憶装置 ,  *遺伝子 ,  高次元 ,  DNAマイクロアレイ ,  並列演算
準シソーラス用語： 非生物的ストレス ,  計算コスト ,  バイオインフォマティクス ,  遺伝子発現データ ,  *遺伝子選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 交差点近傍ラフ集合 ,  MapReduce ,  親和性伝搬 ,  動的アンサンブル枝刈り ,  マイクロアレイデータ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 親和性 ,  伝搬 ,  遺伝子選択 ,  アンサンブル ,  枝刈り