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J-GLOBAL ID：201702271507630346   整理番号：17A0212902

プロテオームおよびトランスクリプトームデータを用いた頭頸部扁平上皮癌における病期を予測するためのモデル【Powered by NICT】

Models for Predicting Stage in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma Using Proteomic and Transcriptomic Data

著者 (2件)： Kaddi Chanchala D. (Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA) ,  Wang May D. (Department of Biomedical Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 1  ページ： 246-253  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 後期診断は頭頸部扁平上皮癌(H NSCC)の患者は40%~66%の範囲の相対五年生存率を経験する理由の一つである。初期および進行期扁平上皮癌(H NSCC)の分子レベルの差異は治療標的と戦略への洞察を提供する可能性がある。以前のバイオインフォマティクス研究は,遺伝子と蛋白質マーカーを同定し,初期および進行期扁平上皮癌(H NSCC)の間の識別のためのモデルの開発における混合または限られた結果を示した。からRNAseqと逆相蛋白質アレイデータを用いてH NSCC段階予測のためのモデルを研究した。癌ゲノムアトラス癌プロテオームアトラス。いくつかの良好なモデルを開発するために,フィルタとラッパー特徴選択法を用いて,個別及び集合二値分類器を評価した。特に,両データ型を利用する統合モデルは首尾一貫して優れた性能をもたらした。本研究では,HNSCC進行の理解を増加させる可能性のある有益な蛋白質および遺伝子特徴集合を同定した。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： 患者 ,  *プロテオーム ,  データ型 ,  タンパク質 ,  生存率 ,  特徴選択 ,  *扁平上皮癌
準シソーラス用語： 遺伝子特徴 ,  二値分類 ,  ラッパー ,  蛋白質アレイ解析 ,  バイオインフォマティクス ,  治療標的 ,  進行期 ,  *頭頚部扁平上皮癌 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： プリント回路  (NA05040O) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  呼吸器の腫よう  (GI04000G) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  電気式制御機器  (IC02020Y) ,  進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： プロテオーム ,  トランスクリプトーム ,  頭頸部扁平上皮癌 ,  病期 ,  予測 ,  モデル