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J-GLOBAL ID：201802212305950668   整理番号：18A1129806

離散/連続サンプル表面水からの物理化学的および浮遊性特徴のプロファイリング【JST・京大機械翻訳】

Profiling physicochemical and planktonic features from discretely/continuously sampled surface water

著者 (13件)： Oita Azusa (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Tsuboi Yuuri (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Date Yasuhiro (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Date Yasuhiro (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Oshima Takahiro (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Sakata Kenji (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Yokoyama Akiko (Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba, 1-1-1 Tennoudai, Tsukuba, Ibaraki 305-8572, Japan) ,  Yokoyama Akiko (Center for Regional Environmental Research, National Institute for Environmental Studies, 16-2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305-8506, Japan) ,  Moriya Shigeharu (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Moriya Shigeharu (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Kikuchi Jun (RIKEN Center for Sustainable Resource Science, 1-7-22 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Kikuchi Jun (Graduate School of Medical Life Science, Yokohama City University, 1-7-29 Suehiro-cho, Tsurumi-ku, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan) ,  Kikuchi Jun (Graduate School of Bioagricultural Sciences, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, Aichi 464-0810, Japan)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 636  ページ： 12-19  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界的に絶滅している水生生態系を評価する必要性が増加している。水生生態系は複雑であるので,オミクス技術を利用する複数の因子の統合的考察は,水生生態系をより良く理解するのを助けることができる。イオン,代謝産物,微生物から成るデータセットから表面水の特徴を抽出するために,3つの分析(機械学習,因子マッピング,および予測誤差分散分解)アプローチを結びつける統合戦略を提案した。3つの開発されたアプローチは,サンプルサイズの多様なデータセットと実験的に分析された因子のために使用することができる。3つのアプローチを適用して,事例研究として,東京,大da湾周辺の湾水の特徴を調べた。第一に,機械学習アプローチは,日本内の681の表面水試料を3つのクラスタに分離し,Odaiba水をMg,Ba,およびBを含む比較的低い無機イオンを含む海水に分類した。第二に,因子マッピングアプローチは,複数のアミノ酸といくつかの他の代謝産物に富む夏からOdaiba水試料を示し,それらの季節的動力学に基づく他の季節に比べて無機イオンに乏しい。最後に,ベクトル自己回帰モデルを用いた予測誤差分散分解は,微細藻類(Raphidophyceae)のタイプが,フィルタ上のアラニン,コハク酸,およびバリンと密接に相関し,ろ液,Ba,および平均風速においてイソ酪酸と4-ヒドロキシ安息香酸を伴うことを示した。本統合戦略は,表面水を分析するための多くの生物学的,化学的,環境的物理的因子を調べるために使用できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バリウム ,  微生物 ,  代謝産物 ,  事例研究 ,  クラスタ ,  予測誤差 ,  アミノ酸 ,  *表面水 ,  イオン ,  無機イオン ,  オミックス ,  微細藻類 ,  脂肪族アミン ,  脂肪族カルボン酸 ,  分枝鎖アミノ酸 ,  第一アミン
準シソーラス用語： 微小藻類 ,  *プロファイリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マルチオミックス ,  メタボローム ,  ミクロビオーム ,  学際的アプローチ ,  機械学習 ,  ベクトル自己回帰モデル

分類 (2件)： 水質汚濁一般  (SB02010U) ,  河川汚濁  (SB02020F)

物質索引 (2件)： バリン ,  アラニン

タイトルに関連する用語 (3件)： サンプル ,  表面水 ,  プロファイリング