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J-GLOBAL ID：201802246719671794   整理番号：18A1290673

シグナル伝達経路の論理ネットワークモデルにおける細胞株特異性を推論するための正則化の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Regularization to Infer Cell Line Specificity in Logical Network Models of Signaling Pathways

著者 (3件)： De Landtsheer Sebastien (Systems Biology Group, Life Sciences Research Unit, University of Luxembourg) ,  Lucarelli Philippe (Systems Biology Group, Life Sciences Research Unit, University of Luxembourg) ,  Sauter Thomas (Systems Biology Group, Life Sciences Research Unit, University of Luxembourg)
資料名： Frontiers in Physiology (Web)  (Frontiers in Physiology (Web))
巻： 9  ページ： 550  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7093A  ISSN： 1664-042X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異なる起源の細胞の機能的性質を理解することは,個人化医学の長年の挑戦である。特に癌において,患者で観察される高い不均一性は,効果的なcuの発達を減速させる。細胞型または健康と病的細胞状態の間の分子差は,通常,調節ネットワークの配線により決定される。システムレベルでのこれらの分子的および細胞的差異の理解は,患者の層別化を改善し,合理的な介入戦略の設計を容易にする。細胞調節ネットワークのモデルは,しばしば細胞型または患者を横切るモデルパラメータの分布に関する弱い仮定を作る。これらの仮定は,通常,最適化問題の目的関数の正則化の形で表現される。パラメータ空間内の推定パラメータ値の局所密度に基づく信号経路のネットワークモデルのための正則化の新しい方法を提案した。著者らの方法は,細胞線特異的パラメータのグループを作り出すことによってモデルの複雑さを減少させる。それは,次に最適化することができる。正しいトポロジーを回復し,小さな合成モデルのパラメータの正確な値を推定することにより,この方法の使用を実証した。現実的な設定における著者らの方法の価値を示すために,著者らは14の結腸癌細胞株のパネルから最近発表されたホスホプロテオミクスのデータセットを再分析する。この方法はモデルの複雑さを効率的に低減し,文脈特異的な規制情報の回復を助けると結論した。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： 目的関数 ,  位相幾何学 ,  患者 ,  結腸 ,  不均一性 ,  層別 ,  最適化 ,  最適化問題 ,  *正則化 ,  パネル ,  *モデル
準シソーラス用語： 遺伝子調節ネットワーク ,  *特異性 ,  *細胞株 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 正則化 ,  スパース性 ,  クラスタリング ,  ネットワークモデル ,  論理モデル ,  最適化

分類 (1件)： 細胞生理一般  (EF02010S)

タイトルに関連する用語 (7件)： シグナル伝達経路 ,  論理ネットワーク ,  モデル ,  細胞株 ,  特異性 ,  推論 ,  正則化