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J-GLOBAL ID：201802236664814647   整理番号：18A1894988

多重ネットワークのクラスタ化による条件特定モジュールの同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying Condition-Specific Modules by Clustering Multiple Networks

著者 (3件)： Ma Xiaoke (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Sun Penggang (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China) ,  Qin Guimin (School of Software, Xidian University, Xi’an, Shaanxi, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 15  号： 5  ページ： 1636-1648  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  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： 複数のネットワークにおける条件特異的モジュールは,疾患の基礎となる分子機構を明らかにするために決定されなければならない。現在のアルゴリズムは,これらのアルゴリズムがモジュールの特異性とモジュール性を分離することによって複数のネットワークにおいて条件特異的モジュールを発見するので,ネットワークの数に対して低い精度と高い感度のような限界を示した。これらの限界を克服するために,連結性が対応するネットワークにおいて強く,他のネットワークにおいて弱い遺伝子群として条件特異的モジュールを特性化した。この戦略は条件特異モジュールのトポロジー構造を正確に表現できる。次に,条件特異的モジュール発見問題を多重ネットワークにおけるクラスタリング問題に変換した。複数のネットワークを考慮することにより条件特定モジュールを発見する,多重Nネットワーク(SMMN)における特定モジュールのための効率的な発見的アルゴリズムを開発した。人工ネットワークを用いて,SMMNが最先端の方法より優れていることを実証した。乳癌ネットワークにおいて,SMMNによって発見されたステージ特異的モジュールは,他の技術によって得られたものより癌ステージの予測においてより識別的である。汎癌ネットワークにおいて,癌特異的モジュールは,癌治療に重要な患者の生存期間と関連する可能性が高い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連結性 ,  アルゴリズム ,  患者 ,  *多重化 ,  乳房腫瘍 ,  *ネットワーク ,  *クラスタ化 ,  キャラクタリゼーション ,  位相幾何学
準シソーラス用語： 癌治療 ,  最先端 ,  発見的アルゴリズム ,  遺伝子クラスタ ,  特異性 ,  分子機構 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  クラスタ ,  モジュール ,  同定