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J-GLOBAL ID：201702284589097524   整理番号：17A0936308

潜在的miRNA-疾患関連予測のためのスーパー疾患とmiRNAに基づく新しい計算モデル【Powered by NICT】

A novel computational model based on super-disease and miRNA for potential miRNA-disease association prediction

著者 (7件)： Chen Xing (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116, China. [e-mail]) ,  Jiang Zhi-Chao ,  Xie Di ,  Huang De-Shuang ,  Zhao Qi ,  Yan Gui-Ying ,  You Zhu-Hong
資料名： Molecular BioSystems  (Molecular BioSystems)
巻： 13  号： 6  ページ： 1202-1212  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2331A  ISSN： 1742-206X  CODEN： MBOIBW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,マイクロRNA(miRNA)は様々な複雑なヒト疾患に重要な役割を果たし,初期段階における癌検出のための重要なバイオマーカーと見なすことができることを示しているますます研究。潜在的miRNA-疾患関連を予測するための計算モデルの開発実験時間とコストの大幅な削減で研究のホットスポットとなっている。以前の計算モデルの種々の欠点を考慮して,疾患とmiRNAの既知の関係,意味的類似性,miRNA機能的類似性,Gaussian相互作用プロファイルのカーネル類似性を統合することによる潜在的miRNA-疾患関連を予測する可能性miRNA-疾患関連予測(SDMMDA)用超疾患とmiRNAに基づく新しい計算モデルを提案した。SDMMDAは既知の関連miRNAと同様に既知の関連疾患を伴わない新しいmiRNAのない新しい疾患に適用できた。miRNA-疾患関連,多くの関連した既知の訓練データセットにおける「失われた既知の非常に少ないという事実のために,著者らは疾患とmiRNAの類似度を向上させるために「超miRNA」と「超疾患」の概念を導入した。これら超クラスは,欠落した関連を含むと予測精度の改善に役立つ可能性がある。その結果,SDMMDAは0.9032,0.8323のAUC,及び全体的なleave-one-out交差検証,局所leave-one-out交差検証,(5-fold-cross-検証における0.8970の信頼性のある性能を達成した。添加では,食道腫瘍,乳房腫瘍および前立腺腫瘍は独立した事例研究として採取し,上位50予測されたmiRNAの4643及び48は最近の実験的文献で確認することに成功した。SDMMDAは実験的誘導のための重要な生物資源であることが予想される。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 食道腫瘍 ,  *予測 ,  乳房腫瘍 ,  類似性 ,  バイオマーカー ,  前立腺腫瘍 ,  相互作用 ,  *計算モデル ,  信頼性 ,  ホットスポット ,  事例研究
準シソーラス用語： 予測精度 ,  類似度 ,  訓練データ ,  *マイクロRNA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： miRNA ,  疾患 ,  予測 ,  計算モデル