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J-GLOBAL ID：201902288175867129   整理番号：19A1219050

蛋白質アミノ酸配列における変異遺伝子の判別情報を用いた肺癌分類モデル【JST・京大機械翻訳】

Lung Cancer Classification Models Using Discriminant Information of Mutated Genes in Protein Amino Acids Sequences

著者 (2件)： Sattar Mohsin (Biomedical Informatics Research Lab, Department of Computer and Information Sciences, Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences, Islamabad, Pakistan) ,  Majid Abdul (Biomedical Informatics Research Lab, Department of Computer and Information Sciences, Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences, Islamabad, Pakistan)
資料名： Arabian Journal for Science and Engineering  (Arabian Journal for Science and Engineering)
巻： 44  号： 4  ページ： 3197-3211  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4051A  ISSN： 2193-567X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 肺癌は細胞の制御不能増殖に基づく不均一疾患である。肺癌は癌関連死の主要原因である。肺癌の早期診断は,患者の治療と生存のために重要である。本研究では,癌蛋白質配列の統計解析を通して,肺癌の病因に関連する変異遺伝子を観察した。著者らの解析により,最も頻繁に変異した遺伝子TP53,EGFR,KMT2D,PDE4DIP,ATM,ZNF521,DICER1,CTNNB1 RUNX1T1,Smarca4,FBXW7,NF1,PTPRB,BRCA2,MYH11およびAMER1が明らかになった。アミノ酸配列の組成変化に寄与する遺伝子の異常突然変異を観察した。この変化はアミノ酸の統計的及び物理化学的性質を用いて種々の特徴空間において記述された。これらの有力な特徴は,効果的な肺癌分類モデル(LCCM)の開発のための十分な識別力を提供した。提案した新しいアプローチの主な利点は,変異遺伝子の判別情報の有効利用である。実験結果は,SVMモデルが分割アミノ酸組成において最良の性能を有することを示した。本研究では,変異遺伝子の統計解析を通して明らかにされた変異遺伝子の判別情報を用いて,早期肺癌分類の新しい次元を調べた。提案したアプローチは,早期肺癌診断および予後のための開業医およびドメイン専門家に対して有用であることが期待される。Copyright 2018 King Fahd University of Petroleum & Minerals Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *肺腫瘍 ,  死 ,  *遺伝子 ,  *変異 ,  *アミノ酸配列 ,  アミノ酸組成 ,  統計解析 ,  突然変異 ,  予後 ,  *アミノ酸 ,  早期診断 ,  病因
準シソーラス用語： 開業医 ,  早期肺癌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 肺癌 ,  アミノ酸 ,  分類 ,  診断 ,  予後 ,  機械学習

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 蛋白質 ,  アミノ酸配列 ,  変異 ,  遺伝子 ,  判別情報 ,  肺癌 ,  分類モデル