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J-GLOBAL ID:201902233529361679   整理番号:19A1971189

遺伝子発現のスケーラブルな時間経過ビッグデータに基づくインフルエンザ感染のバイオマーカー候補の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying biomarker candidates of influenza infection based on scalable time-course big data of gene expression
著者 (6件):
資料名:
巻: 35  号:ページ: 610-624  発行年: 2019年 
JST資料番号: A1312A  ISSN: 0824-7935  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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大規模生物学的データ処理は,多くの生物医学研究の促進を与える計算生物学における重要な話題である。例えば,膨大な量の遺伝子発現データは,潜在的に有用な医学知識を達成し,疾患バイオマーカー候補を同定するのを助けることができる。それにもかかわらず,疾患症状が現れた後に,非スケーラブルな単一時点発現データに多くの注意が払われており(発生期間),各試料に対する疾患症状が現れる前の拡張可能な時間経過発現データに関する研究はほとんどない。培養におけるそのような動的な大きなデータを利用することにより,病気状態の初期シグナルを容易に捕捉し,最初の場所で病気を予防することができる。本研究では,与えられた培養の生物学的データに新しい数学モデルを適用し,知能化法を用いてバイオマーカー候補を同定した。このモデルは,多数の代替遺伝子をいくつかの遺伝子(トップ遺伝子)に狭くし,疾患に関連する遺伝子の発見を容易にする。本研究の目的は,臨床症状の出現前に早期診断を支援するか,あるいは効果的な薬物標的を同定するのに役立つ強力なbiomarker検出ツールを提案することである。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝子発現 

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