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J-GLOBAL ID:201802235116584273   整理番号:18A0966236

マイクロRNAコンビナトリアルバイオマーカーの効率的同定のためのクラスタ化に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A clustering-based approach for efficient identification of microRNA combinatorial biomarkers
著者 (6件):
資料名:
巻: 18  号:ページ: 210  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7048A  ISSN: 1471-2164  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)
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【背景】マイクロRNA(miRNA)は腫瘍バイオマーカーおよび治療標的として大きな可能性を有する。ハイスループット実験技術の急速な発展として,遺伝子発現実験はますます特殊化され,多様化した。複雑なデータ構造はバイオマーカーの同定に大きな挑戦をもたらした。一方,バイオマーカーを検出するための現在の統計的および機械学習法は,低い信頼性とバイアス基準の問題を有している。【結果】本研究は,単一遺伝子バイオマーカーより高い感度と特異性を有する組合せmiRNAバイオマーカーを選択することを目的とした。徹底的探索と冗長情報を避けるために,miRNAを最初にクラスタ化して,次に代表的クラスタメンバーの組合せを潜在的バイオマーカーとして評価した。クラスタの分割と代表的メンバーの選択の両方の基準は,Fisher線形判別分析(FDA)に基づいている。FDAに基づく判定基準は,代表的なメンバーを選択する際に3つの他の基準より優れていることが実証されており,また,微細化クラスタにおいても優れている。8つの一般的特徴選択法との比較において,このクラスタリングベースの方法は,選択されたバイオマーカーの識別能力に関して最良の性能を発揮する。【結論】著者らの実験結果は,クラスタリングに基づく方法が,高い精度と効率でマイクロRNA組合せバイオマーカーを同定できることを実証する。著者らの方法とデータは,要求に応じて公共に利用可能である。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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核酸一般  ,  分子遺伝学一般 
引用文献 (42件):
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