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J-GLOBAL ID：201702281796600125   整理番号：17A1779188

逆スプライシング部位の予測はヒト環状RNAの配列組成の特徴を明らかにする【Powered by NICT】

Prediction of back-splicing sites reveals sequence compositional features of human circular RNAs

著者 (2件)： Wang Jun (Department of Genetics and Biochemistry, Clemson University, Clemson, SC 29634, USA) ,  Wang Liangjiang (Department of Genetics and Biochemistry, Clemson University, Clemson, SC 29634, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCABS  ページ： 1-6  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： 環状RNA(circRNAs)はほとんど知られていない機能を持つRNAの新しいクラスであり,その生合成はまだ不明である。CircRNAsはしばしば組織および発生段階特異的発現を示し,癌のようなヒト疾患と関係することが報告されている。前駆体RNA加工中に,一つまたはそれ以上のエキソンの5’および3’末端が接合circRNAsを形成すると,この過程は逆スプライシングと呼ばれている。しかし全てではないRNAスプライシング部位は逆スプライシングに関与することができる。circRNA形成の機構を理解するために,筆者らは,二種の機械学習アルゴリズム,ランダムフォレスト(RF)及びサポートベクトルマシン(SVM)を用いて,配列組成的特徴からの逆スプライシング部位を予測した。著者らの結果は,両方のRF及びSVMモデルは逆スプライシング部位を正確に予測できることを示した。さらに,有益な配列特徴はRFを用いて選択し,同定した配列モチーフはcircRNA形成の機構への新しい洞察を提供した。著者らの知る限り,本研究は最初に発表された研究はRNA逆スプライシング部位をモデル化するために機械学習技法を利用することであり,新しい方法はcircRNA生合成と調節の理解に有用である。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： サポートベクトルマシン ,  *RNA【核酸】 ,  学習アルゴリズム ,  生合成 ,  モデリング ,  *ヒト ,  機械学習
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  RNA前駆体 ,  ヒトの病気 ,  *環状RNA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： スプライシング ,  予測 ,  ヒト ,  環状RNA ,  組成