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J-GLOBAL ID：202002222417817433   整理番号：20A2063049

WLDAP:重み付きlncRNA-疾患関連予測の計算モデル【JST・京大機械翻訳】

WLDAP: A computational model of weighted lncRNA-disease associations prediction

著者 (4件)： Xie Guobo (School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Wu Lifeng (School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Lin Zhiyi (School of Computers, Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Cui Ji (Department of Gastrointestinal Surgery The First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University, 58 Zhongshan 2 Road, GUangzhou 510080, China)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 558  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 増加する証拠は,長い非コードRNA(lncRNA)が様々なヒト複合疾患において必須の役割を果たすことを示した。蛋白質コード遺伝子と比較して,疾患とlncRNAの間の関係はまだ十分に研究されていない。したがって,ゲノムワイド規模での疾患関連lncRNAの付与は,緊急事態となっている。しかし,実験検証が大量の人間と材料資源を必要とするので,既知の関連はまだ少量で研究されている。この問題を解決するために,著者らは,様々な生物学的情報を結合することによって,lncRNA-疾患関連予測(WLDAP)の重量マトリックスと呼ばれる方法を提案した。最初に,この方法はlncRNA-疾患関連に関する情報を組み込んだ。第二に,Gauss相互作用プロファイルカーネルを用いて,病気とlncRNAの間の類似性を計算した。最後に,重みづけモデルを用いて,疾患と潜在的lncRNAの間の類似性スコアを得た。leave-one-out交差検証法(LOOCV)を適用した後,WLDAPのAUC値は92.07%に達し,5倍交差検証によって得られたAUC値は93.7%であり,比較的良好な予測性能が相対的に良好であることを示した。さらに,上位5つの候補は,結腸直腸癌,肺癌,および乳癌のランキングを成功裏に予測した。これらの予測のほとんどは,異なる関連データベースと様々な文献によって確認され,潜在的lncRNA-疾患関連を実証する際のWLDAPの価値を提供した。この方法は,人々が分子レベルで複雑なヒト疾患をさらに探索し,疾患の診断,予後,予防および治療に対する高品質な基礎を提供する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  データベース ,  遺伝子 ,  タンパク質 ,  ヒト ,  等級づけ ,  予後 ,  重みづけ ,  肺腫瘍 ,  乳房腫瘍 ,  *計算モデル ,  交差検証法
準シソーラス用語： 高品質 ,  結腸直腸癌 ,  *非翻訳長鎖RNA , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： LncRNA-疾患関連予測 ,  Gauss相互作用プロファイルカーネル ,  交差疾患分析 ,  重量マトリックス ,  瘢痕マトリックス

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： lncRNA ,  疾患 ,  予測 ,  計算モデル