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J-GLOBAL ID：201802233447654680   整理番号：18A0932390

多因子疾患分析のためのメタヒューリスティックスおよび統計的方法の調査【JST・京大機械翻訳】

Survey of Metaheuristics and Statistical Methods for Multifactorial Diseases Analyses

著者 (3件)： Amraoui Hend (Laboratory of Technologies of Information and Communication and Electrical Engineering (LaTICE), National Superior School of Engineers of Tunis (ENSIT), University of Tunis, Tunisia) ,  Mhamdi Faouzi (Laboratory of Technologies of Information and Communication and Electrical Engineering (LaTICE), National Superior School of Engineers of Tunis (ENSIT), University of Tunis, Tunisia) ,  Elloumi Mourad (Laboratory of Technologies of Information and Communication and Electrical Engineering (LaTICE), National Superior School of Engineers of Tunis (ENSIT), University of Tunis, Tunisia)
資料名： AIMS Medical Science (Web)  (AIMS Medical Science (Web))
巻： 4  号： 3  ページ： 291-331  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7116A  ISSN： 2375-1576  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： 多因子性疾患の検出のための他の遺伝的または環境的因子との多型の相互作用の同定は,現在,遺伝学者のための挑戦と目的の両方になっている。単一遺伝子メンデル病とは異なり,古典的方法はこれらの相互作用の同定,特に遺伝的相互作用の数の指数関数的増加と遺伝子型の組合せの数において効率的でない。メタ発見的方法や統計的方法などの感受性変異体の検出のためのいくつかの方法が提案されている。メタ発見的方法を用いて,変数の特徴選択に焦点を当て,特にこれらの方法が複雑なデータの記述により適しているので,疾患への感受性を増加させる遺伝子の決定についてより正確である。統計的方法を,連鎖研究と関連研究を含む2つのサブ方法に分割した。一般に,これらの2つの方法は,それらが相補的であるので,他の1つの後に使用され連鎖研究は,その目的が疾患に関与する遺伝子を含む染色体領域の局在化であるため,最初に使用される。次に,第二段階では,遺伝子の位置を正確に特定するために,関連研究を設定した。本論文では,遺伝子間の相互作用とそれらの疾患に関与する環境因子を見出すための遺伝学を助けるために,ヒト遺伝学と特異的多因子疾患の分野で統合されたメタ発見的方法と統計的方法の調査を提示する。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： 遺伝子型 ,  染色体 ,  遺伝 ,  特徴選択 ,  感受性 ,  相互作用 ,  遺伝子 ,  発見的方法 ,  ヒト ,  *統計的方法 ,  遺伝学
準シソーラス用語： 環境因子 ,  遺伝子相互作用 ,  *メタヒューリスティクス ,  *多因子遺伝疾患 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： シーケンス解析 ,  データマイニング ,  メタヒューリスティックス ,  統計的方法 ,  計算ゲノミクス ,  多因子疾患

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多因子疾患 ,  分析 ,  メタヒューリスティックス ,  統計的方法 ,  調査