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J-GLOBAL ID：201702281298882809   整理番号：17A1400454

乳癌と関連遺伝子の関係抽出のためのテキストマイニングとパターンクラスタリング【Powered by NICT】

Text mining and pattern clustering for relation extraction of breast cancer and related genes

著者 (3件)： Kawashima Koya (Department of Computational Science, Graduate School of System Informatics, Kobe University, Kobe, Japan) ,  Bai Wenjun (Department of Computational Science, Graduate School of System Informatics, Kobe University, Kobe, Japan) ,  Quan Changqin (Department of Computational Science, Graduate School of System Informatics, Kobe University, Kobe, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SNPD  ページ： 59-63  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： 生物医学文献の数増加に伴い,文献から生物医学的関係抽出発見は,近年研究者のための新しい挑戦を意味する。,標的疾患に関連する遺伝子を自動的に抽出するシステムが求められている。本論文では,乳癌と関連した遺伝子の関係抽出のためのテキストマイニングとパターンクラスタリングを調べた。教師なし手法を考えることができ,ラベル付きデータは必要ではなかった。文における遺伝子と乳癌の出現の間に窓距離をチェックすることにより乳癌に関連する候補遺伝子を抽出した。異なる二つのクラスタリング手法(簡単なクラスタリングとK-meansクラスタリング)は乳癌と遺伝子間の関係を示す候補の連想語を見つけるための適用した。比較実験は簡単なクラスタリングがこの課題におけるK-meansクラスタリングよりも優れていることを示した。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： 比較試験 ,  *乳房腫瘍 ,  *クラスタ化 ,  *遺伝子
準シソーラス用語： k-means法 ,  クラスタリング法 ,  候補遺伝子 ,  生物医学 ,  *パターンクラスタリング ,  *テキストマイニング ,  *関係抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子操作  (EC02050B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 乳癌 ,  遺伝子 ,  関係抽出 ,  テキストマイニング ,  パターンクラスタリング