メタボロミクスと疫学データの共同分析のためのマルチブロックPLS判別分析【JST・京大機械翻訳】

Brandolini-Bunlon Marion; Petera Melanie; Gaudreau Pierrette; Gaudreau Pierrette; Comte Blandine; Bougeard Stephanie; Pujos-Guillot Estelle; Pujos-Guillot Estelle

文献

J-GLOBAL ID：201902291486440880 整理番号：19A2666623

メタボロミクスと疫学データの共同分析のためのマルチブロックPLS判別分析【JST・京大機械翻訳】

Multi-block PLS discriminant analysis for the joint analysis of metabolomic and epidemiological data

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資料名：
巻： 15 号： 10 ページ： 1-9 発行年： 2019年
JST資料番号： W4729A ISSN： 1573-3890 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)

メタボロミクスは栄養および健康研究における強力な表現型ツールであり,生物学的システムの知識を豊かにするために専用の処理を必要とする複雑なデータを生成する。特に,環境因子,表現型および代謝の間の関係を調べるために,判別統計解析は,メタデータとの関連により補完された代謝データセットについて一般的に行われる。もう一つの関連戦略は,データ構造を考慮に入れて,主題の識別グループにおける変数とブロックの重要性を決定することを可能にするマルチブロック部分最小二乗判別分析(MBPLSDA)によって主題データブロックを同時に分析することである。本研究の目的は,完全なオープンソーススタンバイツールを開発することであり,代謝および疫学データの共同分析のためにMBPLSDAのすべてのステップを可能にした。このツールは,判別分析専用の機能性を有するADE4RパッケージのMBPLS機能に基づいている。提供された指標は,MBPLSDAモデルの妥当性をチェックし,そのパラメータと予測の変動性を評価するために,成分の最適数を決定するのに役立つ。このツールの可能性を説明するために,MBPLSDAをヒトコホートからのメタボロミクス,栄養および臨床データを含む実際の事例研究に適用した。単一Rパッケージにおける異なる機能性の利用可能性は,多次元表現型への新しい洞察を得るために,メタボロミクスと疫学データの効率的な共同分析のための最適化パラメータを可能にした。特に,代謝変数を事前にフィルタリングする影響と標準PLS判別分析法との比較におけるMBPLSDAアプローチの関連性を強調した。Copyright 2019 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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分子・遺伝情報処理 , 分析化学一般 , 数値計算

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