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J-GLOBAL ID：201802241879882214   整理番号：18A1712718

深層信念ネットワークとオントロジー指紋による効果的な薬物組合せの予測【JST・京大機械翻訳】

Predict effective drug combination by deep belief network and ontology fingerprints

著者 (4件)： Chen Guocai (School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center, Houston, TX, USA) ,  Tsoi Alex (Department of Dermatology and Biostatistics, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Xu Hua (School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center, Houston, TX, USA) ,  Zheng W. Jim (School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center, Houston, TX, USA)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 85  ページ： 149-154  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  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： 薬物併用の相乗効果は,癌治療のための最も望ましい特性の1つである。しかし,効果的な薬物併用を系統的に予測することは,重要な課題である。ここでは,遺伝子発現,経路,およびOntology Fingerprina-aの文献から得られた遺伝子のオントロジープロファイルからの薬物の相乗効果を予測するために,深い信念ネットワークに基づく新しい方法を報告する。2015のDREAM競争によって提供されたデータセットを用いて,この統合的方法が4999の薬物対に対するDREAMウェブサイトからの公表された結果より優れていることを示し,先進的人工知能アプローチを用いて文献からの薬物相乗効果とオミクスデータを予測する可能性を実証した。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： 遺伝子 ,  相乗作用 ,  人工知能 ,  遺伝子発現 ,  *指紋 ,  *オントロジー
準シソーラス用語： オミックス ,  DREAM ,  癌治療 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 薬物併用 ,  深い信念ネットワーク ,  オントロジー指紋

分類 (1件)： 医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 深層 ,  信念ネットワーク ,  オントロジー ,  指紋 ,  薬物 ,  組合せ ,  予測