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J-GLOBAL ID：201802265060735639   整理番号：18A0975797

遺伝子疾患関連性を予測するための確率に基づく協調フィルタリングモデル【JST・京大機械翻訳】

Probability-based collaborative filtering model for predicting gene-disease associations

著者 (5件)： Zeng Xiangxiang (Department of Computer Science, School of information science and technology, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zeng Xiangxiang (Department of Artificial Intelligence, Universidad Politcnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain) ,  Ding Ningxiang (Department of Computer Science, School of information science and technology, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Rodriguez-Paton Alfonso (Department of Artificial Intelligence, Universidad Politcnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain) ,  Zou Quan (School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： BMC Medical Genomics (Web)  (BMC Medical Genomics (Web))
巻： 10  号： 5  ページ： 76  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7308A  ISSN： 1755-8794  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： 病原性ヒト遺伝子を正確に予測することは,最近の研究において挑戦的であった。生物学的実験により検証された広範な遺伝子疾患データを考慮すると,計算法を適用して,時間と費用を低減することにより正確な予測を行うことができる。病原性ヒト遺伝子を予測するための確率に基づく協調フィルタリングモデル(PCFM)を提案した。ヒトのデータと他の非ヒト種のデータを含むいくつかの種類のデータセットを著者らのモデルに統合した。最初に,典型的な潜在的因数分解モデルに基づいて,著者らは平均不均一正則化を有するモデルIを提案した。第二に,著者らは,上述のモデルの精度を強化するために,個人的不均一正則化によって改良モデルIIを開発した。このモデルにおいて,ベクトル空間類似性またはピアソン相関係数計量と関連種に関するデータも使用した。PCFMの結果を4つの最新手法の結果と比較した。結果は,PCFMが他の先進的手法より良く機能することを示した。PCFMモデルは,特に既知の関係のない新しいヒト遺伝子または疾患に対して,疾患遺伝子の予測のために活用することができる。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： 病原性 ,  類似性 ,  正則化 ,  ベクトル空間 ,  *遺伝子 ,  因数分解 ,  ヒト ,  *予測
準シソーラス用語： 疾患遺伝子 ,  Pearson相関係数 ,  *協調フィルタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 遺伝子疾患関連予測 ,  潜在因子モデル ,  異種類似性正則化 ,  生物学的ネットワーク

分類 (1件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

引用文献 (36件)：

• Annu Rev Genomics Hum Genet; Disease gene discovery through integrative genomics; C Giallourakis, C Henson, M Reich, X Xie, VK Mootha; 6; 2005; 381-406; 10.1146/annurev.genom.6.080604.162234; citation_id=CR1
• BMC Bioinform; Systematic survey reveals general applicability of “guilt-by-association” within gene coexpression networks; CJ Wolfe, IS Kohane, AJ Butte; 6; 2005; 1; 10.1186/1471-2105-6-227; citation_id=CR2
• Mol Syst Biol; Network-based global inference of human disease genes; X Wu, R Jiang, MQ Zhang, S Li; 4; 2008; 189; 10.1038/msb.2008.27; citation_id=CR3
• Am J Hum Genet; Walking the interactome for prioritization of candidate disease genes; S Köhler, S Bauer, D Horn, PN Robinson; 82; 2008; 949-958; 10.1016/j.ajhg.2008.02.013; citation_id=CR4
• PLoS Comput Biol; Associating genes and protein complexes with disease via network propagation; O Vanunu, O Magger, E Ruppin, T Shlomi, R Sharan; 6; 2010; e1000641; 10.1371/journal.pcbi.1000641; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝子 ,  疾患 ,  関連性 ,  予測 ,  確率 ,  協調フィルタリング ,  モデル