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J-GLOBAL ID：201702287343664355   整理番号：17A1822993

1型糖尿病研究への応用を考慮した柔軟なBayes添加関節モデル【Powered by NICT】

Flexible Bayesian additive joint models with an application to type 1 diabetes research

著者 (7件)： Kohler Meike (Institute of Diabetes Research, Helmholtz Zentrum Muenchen, and Forschergruppe Diabetes, Klinikum rechts der Isar, Technische Universitaet Muenchen, Neuherberg, Germany) ,  Umlauf Nikolaus (Department of Statistics, Faculty of Economics and Statistics, Universitaet Innsbruck, Innsbruck, Austria) ,  Beyerlein Andreas (Institute of Diabetes Research, Helmholtz Zentrum Muenchen, and Forschergruppe Diabetes, Klinikum rechts der Isar, Technische Universitaet Muenchen, Neuherberg, Germany) ,  Winkler Christiane (Institute of Diabetes Research, Helmholtz Zentrum Muenchen, and Forschergruppe Diabetes, Klinikum rechts der Isar, Technische Universitaet Muenchen, Neuherberg, Germany) ,  Ziegler Anette-Gabriele (Institute of Diabetes Research, Helmholtz Zentrum Muenchen, and Forschergruppe Diabetes, Klinikum rechts der Isar, Technische Universitaet Muenchen, Neuherberg, Germany) ,  Ziegler Anette-Gabriele (Forschergruppe Diabetes e.V., Neuherberg, Germany) ,  Greven Sonja (Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-Universitaet Muenchen, Muenchen, Germany)
資料名： Biometrical Journal  (Biometrical Journal)
巻： 59  号： 6  ページ： 1144-1165  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1291A  ISSN： 0323-3847  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： 長期および時間事象データの共同モデリングは,バイオマーカーとイベントプロセスの間の関係への洞察を得るために普及の重要なツールである。モデルの縦及び生存部分の多様性効果の,滑らかな非線形,時間変動とランダム効果などの仕様を可能にする柔軟な相加モデルの一般的フレームワークを開発した。著者らの拡張は,変動する疾患特異的マーカーの間の関係,この場合における自己抗体,自己免疫疾患1型糖尿病への進行の研究に動機づけられている。BayesPスプラインを用いて,高度に非線形な被験者特異性マーカー軌跡だけでなく,疾患進行への新しい洞察を可能にするマーカーとイベントプロセスの間の時間変動関係を捉えることができる特別に存在した。モデルをBayesフレームワーク内で評価し,Rパッケージbamlssに実装した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軌跡 ,  *モデル ,  モデリング ,  スプライン ,  自己免疫病 ,  バイオマーカー ,  経時変化 ,  自己抗体 ,  *1型糖尿病
準シソーラス用語： 疾患進行 ,  特異性 ,  被験者 ,  *関節モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 異方性平滑化 ,  バイオマーカー ,  縦断的データ ,  Pスプライン ,  時間事象データ

分類 (5件)： 抗原・抗体・補体の生産と応用  (ED04030W) ,  人間に対する影響  (EE04050V) ,  計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 1型糖尿病 ,  研究 ,  応用 ,  関節モデル