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J-GLOBAL ID：202002212633102360   整理番号：20A2323922

複雑疾患の解明のための経路解析:現状および将来の選択【JST・京大機械翻訳】

Pathway Analysis for unraveling Complex Diseases: Current State and Future Perpectives

著者 (5件)： Vrahatis Aristidis G. (Ionian University,Department of Informatics,Corfu,Greece) ,  Vlamos Panagiotis (Ionian University,Department of Informatics,Corfu,Greece) ,  Avramouli Antigoni (Ionian University,Department of Informatics,Corfu,Greece) ,  Exarchos Themis (Ionian University,Department of Informatics,Corfu,Greece) ,  Gonidi Maria (Ionian University,Department of Informatics,Corfu,Greece)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SEEDA-CECNSM  ページ： 1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： システム生物学展望下のネットワークベースの計算アプローチは,様々な生物学的プロセスと複雑なヒト疾患を深く調べるための重要な洞察を提供する。これらのネットワークの主要なプロセスは,ハイスループット生物学的データに意味を与えることを意図した,システム生物学法のファミリーである経路分析である。今日,経路分析領域は,新しい世代にシフトし,4番目は,研究中の事例に関連した経路内の局所下部構造の形で「活発なサブ経路」を同定した。サブ経路に基づく方法は広くレビューされてきたが,この分野は今日までのままであり,その人気は,単一細胞RNA-seqデータのような分子レベルでの実験データの成長速度のため,スカイロセットである。この方向に向けて,本研究では,新しいサブ経路解析分野の現状を強調し,一方,次世代の方法を考えるべき主要な課題を同定した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  下部構造 ,  成長速度 ,  システム生物学 ,  単一細胞 ,  RNA-seq
準シソーラス用語： ハイスループット ,  ヒトの病気 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 疾患 ,  経路 ,  解析 ,  現状