文献

J-GLOBAL ID：201902292084703196   整理番号：19A1786980

MIXM:Chaosゲーム表現と広い学習システムに基づく改良miRNA病関連予測モデル【JST・京大機械翻訳】

MISSIM: Improved miRNA-Disease Association Prediction Model Based on Chaos Game Representation and Broad Learning System

著者 (6件)： Zheng Kai (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  You Zhu-Hong (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, UEruemqi, China) ,  Wang Lei (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, UEruemqi, China) ,  Li Yi-Ran (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China) ,  Wang Yan-Bin (Xinjiang Technical Institute of Physics and Chemistry, Chinese Academy of Sciences, UEruemqi, China) ,  Jiang Han-Jing (School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11645  ページ： 392-398  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： マイクロRNA(miRNA)は様々な疾患の発生と進行において重要な役割を果たす。しかしながら,従来の実験アプローチは,膨大な量の生物学的データから潜在的ヒトmiRNA-疾患関連を検出するのが困難である。したがって,計算技術は有意な価値がある。本研究において,著者らは,B道路学習システム(BLS)による複合Chaosゲーム表現(CGR)によってmiRNA-疾患関連性を大規模に予測するために,miRNA配列類似性計算モデル(MISSIM)を提案した。5交差検証実験において,MISSIMはHMDD上で0.8424のACCを達成した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測モデル ,  計算モデル ,  *ゲーム ,  類似性 ,  道路 ,  ヒト
準シソーラス用語： 検証実験 ,  *マイクロRNA ,  *学習支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： miRNA ,  病気 ,  シーケンス情報 ,  Chaosゲーム表現 ,  広域学習システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ゲーム ,  表現 ,  学習システム ,  miRNA ,  予測モデル