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J-GLOBAL ID:202002233204186720   整理番号:20A0028335

miRNA発現データを用いたLewy小体による認知症に対する機械学習分類器の比較【JST・京大機械翻訳】

A comparison of machine learning classifiers for dementia with Lewy bodies using miRNA expression data
著者 (21件):
資料名:
巻: 12  号:ページ: 1-10  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7308A  ISSN: 1755-8794  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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Lewy小体(DLB)を伴う認知症は,アルツハイマー病(AD)後のヒトにおける神経変性認知症の第2の最も一般的なサブタイプである。DLBの現在の臨床診断は,高い特異性と低い感度を有し,prodromal DLBの潜在的バイオマーカーの発見は依然として困難である。マイクロRNA(miRNA)は,最近,新しいバイオマーカーの源として多くの注目を集めている。本研究では,日本人478人の血清miRNA発現を用いて,潜在的miRNAバイオマーカーを研究し,いくつかの機械学習法に基づく最適リスク予測モデルを構築した。180のmiRNAと2つの臨床的特徴を用いた勾配ブースティング決定木によって構築された最終リスク予測モデルは,独立した試験セット上で0.829の精度を達成した。さらに,miRNAから候補標的遺伝子を予測した。miRNA標的遺伝子の遺伝子セット濃縮分析は,DLB病理と関連したDHAシグナル伝達経路に含まれる6つの機能的遺伝子を明らかにした。それらのうちの2つは,多数の単一ヌクレオチド多型マーカー(BCL2L1:P=0.012,PIK3R2:P=0.021)を用いた遺伝子ベースの関連研究によってさらに支持された。提案した予測モデルはDLB分類のための有効なツールを提供する。また,稀な変異体の遺伝子ベースの関連試験は,BCL2L1とPIK3R2がDLBと統計学的に有意に関連していることを明らかにした。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
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遺伝子発現  ,  腫ようの化学・生化学・病理学  ,  遺伝的変異  ,  遺伝子の構造と化学 
引用文献 (50件):

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