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J-GLOBAL ID：201802228622216998   整理番号：18A0974160

NGSデータからマイクロRNA表現をプロファイリングすることによるヒト癌予測へのアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An approach to forecast human cancer by profiling microRNA expressions from NGS data

著者 (4件)： Salim A. (Department of Computer Science, College of Engineering Trivandrum, Thiruvananthapuram, India) ,  Amjesh R. (Department of Computational Biology and BioInformatics, University of Kerala, Thiruvananthapuram, India) ,  Chandra S. S. Vinod (Department of Computational Biology and BioInformatics, University of Kerala, Thiruvananthapuram, India) ,  Chandra S. S. Vinod (Computer Center, University of Kerala, Thiruvananthapuram, India)
資料名： BMC Cancer (Web)  (BMC Cancer (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 77  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7305A  ISSN： 1471-2407  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： 背景:マイクロRNAは長さ18~24ヌクレオチドの一本鎖非コードRNA配列である。それらは遺伝子発現の転写後調節において重要な役割を果たす。癌を含むいくつかの疾患のプロモーター/サプレッサーとして作用するマイクロRNAの証拠が明らかになっている。最近の研究は,マイクロRNAが正常状態のそれと比較すると,疾患状態で差別的に発現することを示している。マイクロRNAのプロファイリングは,発現レベルの違いを推定するための良い手段であり,それは,関連する疾患の進行を理解するためにさらに利用できる。【方法】NGSデータから得られたマイクロRNA発現値に適用したときの機械学習技術は,有効な疾患予測システムの開発に利用できる。本論文は,癌予測システムを開発するために,マイクロRNA発現プロファイリング,その正規化,およびサポートベクトルベースの機械学習技術のためのアプローチについて議論する。現在,このシステムは肝細胞癌のデータサンプルで訓練されており,膀胱の癌と肺癌の特定のタイプに関連するマイクロRNAが分類装置を構築するために使用された。【結果】システムが訓練されて,10倍の交差検証でテストされるとき,得られた予測精度は,肺癌に対して97.56%,肝細胞癌に対して97.82%,膀胱の癌に対して95.0%である。このシステムをさらに分離テストセットで検証し,90%以上の精度を示した。微分発現に基づくランキングは,予測過程における各マイクロRNAの相対的有意性を示す。結論:実験からの結果は,マイクロRNA発現プロファイリングが疾患同定のための効果的な機構であり,十分に大きなデータベースが利用可能であることを証明した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝子発現 ,  ヌクレオチド ,  プロモーター領域 ,  等級づけ ,  正規化 ,  *ヒト ,  肝細胞癌 ,  分類装置 ,  肺腫瘍 ,  *予測 ,  データベース
準シソーラス用語： 予測精度 ,  転写後調節 ,  *プロファイリング ,  *マイクロRNA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マイクロRNA ,  発現プロファイリング ,  シーケンスマッピング ,  SVM分類器

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

引用文献 (53件)：

• Current Biol; Mirnas and other tiny endogenous rnas in c. elegans; V Ambros, RC Lee, A Lavanway, PT Williams, D Jewell; 13; 10; 2003; 807-18; 10.1016/S0960-9822(03)00287-2; CR1;
• Nucleic Acids Res; The mirna registry; S Grifiths-Jones; 32; 10; 2004; D109-11; 10.1093/nar/gkh023; CR2;
• Nature; The functions of animal micrornas; V Ambros; 431; 2004; 350-5; 10.1038/nature02871; CR3;
• Genomics; Identification and analysis of novel micrornas from fragile sites of human cervical cancer: Computational and experimental approach; G Reshmi, SS Vinod Chandra, M Janki, B Saneesh, W Santhi, R Surya, S Lakshmi, SN Achuthsankar, P Radhakrishna; 97; 6; 2011; 333-40; 10.1016/j.ygeno.2011.02.010; CR4;
• Vinod Chandra SS, Reshmi G. A pre-microrna classifier by structural and thermodynamic motifs. In: Nature & Biologically Inspired Computing, 2009. NaBIC 2009. World Congress On. IEEE: 2009. p. 78-83.

タイトルに関連する用語 (6件)： マイクロRNA ,  表現 ,  プロファイリング ,  ヒト ,  癌 ,  予測