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J-GLOBAL ID:201902216439198581   整理番号:19A2013195

単一細胞データのモーメント特徴を用いた表現型分類【JST・京大機械翻訳】

Phenotype Classification Using Moment Features of Single-Cell Data
著者 (5件):
資料名:
巻: 17  ページ: 1176935118771701  発行年: 2018年 
JST資料番号: W5157A  ISSN: 1176-9351  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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標準発現マイクロアレイとRNA-Seq分類の特徴は,細胞の収集に関する発現平均である。単一細胞は特定の組織試料から細胞の収集において個々の細胞に対する発現測定を提供する。したがって,それは高次と混合モーメントから成る特徴ベクトルを得ることができる。本論文は,癌関連分類におけるこれらの発現モーメントを用いる利点を示す。著者らは,2つの実際のネットワーク,哺乳類細胞周期ネットワークおよびメラニン関連経路ネットワークから生成された合成データおよび2つの細胞系,HT-29およびHCT-116からの蛍光蛋白質レポーターを介して生成された実際の単一細胞データを用いた。このネットワークは,Gauss観測による隠れ二値制御ネットワークから成る。元のネットワークと突然変異したネットワークの両方の定常状態分布を見出し,データを平均,分散,歪度,混合モーメントを用いてモーメントに基づく分類のためにこれらから引き出した。実際のデータについては,時間に1個の遺伝子のみを観察し,平均,分散および歪度のみを考慮し,分析は2つの遺伝子,EGFRおよびERRB2について行った。合成データについては,分類は平均,分散,および歪度だけでなく,これらのプラスの混合モーメントに移動するので改善される。特徴選択を用いて,3,4,または5の特徴を比較した。試料サイズ効果を考慮した。実際のデータに対して,著者らは,高次モーメントが特徴として使用されるときに改善される結果によって,平均,分散,および歪度を考慮するだけである。Copyright The Author(s) 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝子発現 
タイトルに関連する用語 (4件):
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