文献

J-GLOBAL ID：201802272057363977   整理番号：18A0018712

Ganodermaの2公式種の検出への応用を用いた分類と特徴選択のためのペナルティ付きロジスティック回帰【Powered by NICT】

Penalized logistic regression for classification and feature selection with its application to detection of two official species of Ganoderma

著者 (3件)： Zhu Ying (Mathematics and Mathematics Education, National Institute of Education, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Tan Tuck Lee (Natural Sciences and Science Education, National Institute of Education, Nanyang Technological University, Singapore) ,  Cheang Wai Kwong (Mathematics and Mathematics Education, National Institute of Education, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 171  ページ： 55-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  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： 二種Ganoderma,Ganoderma lucidum(G.lucidum)とGanoderma sinense(G.sinense)は,それらの高い薬用価値のための伝統的漢方薬として広く用いられている。最近の研究は,その両方が抗腫瘍効果を持っていて二種は,それらの主な活性化合物のレベルのトリテルペノイドが異なることを示した。二種を識別するための減衰全反射Fourier変換赤外(ATR FTIR)分光法を用いて有効で簡単な分析法はその品質保証と薬用価値推定のための本質的に重要である。本研究ではATR-FTIR分光法を用いた三罰則付きロジスティック回帰モデル,重み付け最小絶対収縮及び選択演算子(Lasso),弾性ネットと重み付き融合,分類と解釈の目的のために検討した。スペクトル相関構造を組み込んだ重み付き融合モデルは,少数のスペクトルバンドの自動選択を可能にし,G.lucidumのスペクトルを識別するG.sinenseのそれと99%の優れた全体の分類精度を達成した。その分類性能は,重み付きLassoモデルと弾性ネットモデルよりも優れていた。情報スペクトル特徴の自動選択は,モデルの複雑さと改善分類精度が大幅に低減すると,その抗癌効果に関するGanodermaの主要化学成分の定量的解釈に特に有用である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： スペクトルバンド ,  重みづけ ,  弾性 ,  *特徴選択 ,  抗腫瘍作用 ,  *マンネンタケ属 ,  *ペナルティ ,  トリテルペン ,  品質保証 ,  漢方製剤 ,  Fourier変換 ,  スペクトル
準シソーラス用語： 化学成分 ,  分類精度 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： G.lucidum ,  G.sinense ,  Fourier変換赤外分光法 ,  ペナルティ付きロジスティック回帰 ,  特徴選択 ,  Lasso ,  弾性ネット ,  重み付き融合

分類 (2件)： 分析化学一般  (CC02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： Ganoderma ,  応用 ,  分類 ,  特徴選択 ,  ペナルティ ,  ロジスティック回帰