文献

J-GLOBAL ID：201802243046302601   整理番号：18A1033192

生物医学データの多層構造からの推論法【JST・京大機械翻訳】

An inference method from multi-layered structure of biomedical data

著者 (3件)： Kim Myungjun (Department of Industrial Engineering, Ajou University, Yeongtong-gu, South Korea) ,  Nam Yonghyun (Department of Industrial Engineering, Ajou University, Yeongtong-gu, South Korea) ,  Shin Hyunjung (Department of Industrial Engineering, Ajou University, Yeongtong-gu, South Korea)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 52  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  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】生物学的システムは,ゲノム,エピゲノム,トランスクリプトーム,メタボローム,プロテオームなどを有するomicsの多層構造であり,さらに,疾患,薬物,および症状などの臨床/医学的層に拡張することができる。オミクスの一つの利点は,未知の成分あるいは既知のオミクス成分から推論することによりその特性を明らかにすることができるということである。成分は,同じレベルのオミクスまたは異なるレベルのものによって推論できる。【方法】推論プロセスを実行するために,多層複合システムに適用できるアルゴリズムを必要とする。本研究では,多層複合システムに適用できる半教師つき学習アルゴリズムを開発した。推論の妥当性を検証するために,症状層と疾患層から成る2層ネットワークによる病気共起の予測問題に適用した。【結果】症状-疾患層状ネットワークは,AUC,0.74のかなり高い値を得た。それは,単一層状疾患ネットワークの0.59AUCを比較するとき,顕著な改善と見なされる。さらに,オミクスの全層構造に拡張すると,提案した方法はより有望な結果を生み出すことが期待される。【結論】本研究は,データを並列に統合する他の既存の方法とは反対に,オミクスデータの垂直構造を組み込んだ新しい統合的アルゴリズムであるという新規性を有する。結果は,疾患共起予測のための強化ガイドラインを提供することができ,それにより,多層生物学的システムの推論プロセスのための価値あるツールとして役立つ。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： 単一層 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク ,  複合系 ,  *多層 ,  プロテオーム ,  *多層構造 ,  予測 ,  トランスクリプトーム ,  ゲノム
準シソーラス用語： 二層 ,  半教師つき学習 ,  オミックス ,  メタボローム ,  エピゲノム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 生物医学データに関する統合的推論 ,  半教師つき学習 ,  多重ネットワークのための半教師つき学習 ,  症状-疾患多層ネットワーク ,  疾患共起予測

分類 (1件)： 遺伝学研究法  (EC01020N)

引用文献 (56件)：

• Ishii N, Tomita M. Multi-omics data-driven systems biology of E. coli. In: Systems biology and biotechnology of Escherichia coli. Springer Netherlands; 2009. p. 41-57.
• Nat Rev Genet; Methods of integrating data to uncover genotype-phenotype interactions; MD Ritchie, ER Holzinger, R Li, SA Pendergrass, D Kim; 16; 2; 2015; 85-97; 10.1038/nrg3868; CR2;
• BMC bioinformatics; Methods for the integration of multi-omics data: mathematical aspects; M Bersanelli, E Mosca, D Remondini, E Giampieri, C Sala, G Castellani, L Milanesi; 17; 2; 2016; 167; CR3;
• Nat Rev Genet; Computational solutions for omics data; B Berger, J Peng, M Singh; 14; 5; 2013; 333-346; 10.1038/nrg3433; CR4;
• Methods (San Diego, Calif); Network based approaches to the analysis of omics data; S Kim; 83; 2015; 1-2; 10.1016/j.ymeth.2015.06.003; CR5;

タイトルに関連する用語 (3件)： 生物医学 ,  多層構造 ,  推論