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J-GLOBAL ID：201702286594019267   整理番号：17A1347000

抗癌剤感度を有することを明らかにするバイオマーカーの新しい適応ペナルティ付きロジスティック回帰【Powered by NICT】

A Novel Adaptive Penalized Logistic Regression for Uncovering Biomarker Associated with Anti-Cancer Drug Sensitivity

著者 (4件)： Park Heewon (Faculty of Global and Science Studies, Yamaguchi University, Yamaguchi Prefecture, Japan) ,  Shiraishi Yuichi (Human Genome Center, Institute of Medical Science, University of Tokyo, Tokyo) ,  Imoto Seiya (Health Intelligence Center, Institute of Medical Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Miyano Satoru (Human Genome Center, Institute of Medical Science, University of Tokyo, Tokyo)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 14  号： 4  ページ： 771-782  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  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： 分類におけるドライバー遺伝子を明らかにする効果的にWilcoxon順位和検定(WRST)に基づく新しい適応罰則付きロジスティック回帰モデリング戦略を提案した。分類における遺伝子の重要性を組み込むために,筆者らは最初にWRSTに基づく遺伝子ランキング法による各遺伝子の重要性を測定し,次に適応L_1型ペナルティは遺伝子の測定重要度に依存して各遺伝子に課せられた注意深くである。適応ロジスティック回帰への遺伝子の導入上の意義は,低ランク付け遺伝子に大量ペナルティを課すことを可能にし,従って雑音遺伝子は,モデルから削除容易にし,ドライバー遺伝子を同定することができる。モンテカルロ実験と実世界例を提示し,提案アプローチの有効性を検討した。Sangerデータ解析では,主成分分析(PCA)を介して遺伝子調節機構を示す発現モジュールを同定し,単一遺伝子遺伝子発現モジュールがに基づくロジスティック回帰モデリングを実行する戦略を導入した。モンテカルロ実験と実世界の例を通して見る提案した適応罰則付きロジスティック回帰は,既存のL_1型正則化と比較して,特徴選択と分類に優れていることをできる。WRSTに基づく注意深くペナルティが効果的に重要な遺伝子選択を行うと,従って,本方法は,雑音遺伝子の中断なしの分類精度を改善することができる。さらに,主成分とその負荷スコアに基づく遺伝子発現モジュール法を説明可能な結果生物学的観点を提供するSangerデータ解析を通して見ることができる。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： *ペナルティ ,  遺伝的調節 ,  モデリング ,  モンテカルロ法 ,  遺伝子発現 ,  データ解析 ,  正則化 ,  等級づけ ,  *バイオマーカー ,  主成分分析 ,  遺伝子 ,  特徴選択 ,  雑音
準シソーラス用語： 分類精度 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 抗癌剤 ,  感度 ,  マーカー ,  適応 ,  ペナルティ ,  ロジスティック回帰