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J-GLOBAL ID：202002235663918257   整理番号：20A0492670

改良三相依存性解析アプローチを用いた遺伝子調節関係マイニング【JST・京大機械翻訳】

Gene Regulatory Relationship Mining Using Improved Three-Phase Dependency Analysis Approach

著者 (10件)： Liu Jianxiao (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Yan Jianbing (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Tian Zonglin (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Xiao Yingjie (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Liu Haijun (National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Hao Songlin (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Zhang Xiaolong (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Wang Chaoyang (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Sun Jianchao (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Yu Huan (College of Informatics, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics  (IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics)
巻： 17  号： 1  ページ： 339-346  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1409A  ISSN： 1545-5963  CODEN： ITCBCY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 遺伝子調節関係と構築遺伝子調節ネットワーク(GRN)をいかに採掘するかは,全生物学的コミュニティ内で最も興味があるが,細胞系における膨大な複雑さのため,一貫して挑戦的な問題である。本研究では,改良三相依存性解析アルゴリズム(TPDA)Bayesネットワーク学習法を用いて,遺伝子調節ネットワークを構築した。これは,Drafing,Thickening,Thinningのステップを含む。学習結果の問題を解決するために,高次条件付き独立性試験のために信頼できないので,著者らは,遺伝子間の(条件付き)相互情報を計算するために,Gaussカーネル確率密度推定器のエントロピー推定アプローチを使用した。公開ベンチマークデータセットに関する実験は,改良方法が,多数のサンプルサイズでデータを処理するときに,他の9種類のBayesianネットワーク学習法より優れていることを示し,離散値の数が少なく,異なる離散値の周波数はほぼ同じである。さらに,改良TPDA法を,368のエリートトウモロコシ近交系を有するグローバル収集からRNA-seq上の実際の大規模遺伝子発現データセットに適用した。実験結果は,それがオリジナルのTPDA方式と他の9種類のBayesianネットワーク学習アルゴリズムより良く機能することを示した。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： *遺伝的調節 ,  確率密度 ,  学習アルゴリズム ,  コミュニティ ,  学習 ,  *遺伝子
準シソーラス用語： 遺伝子発現データ ,  RNA-seq ,  Gaussカーネル ,  信念ネットワーク ,  解析アルゴリズム ,  複雑性 ,  遺伝子調節ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 三相 ,  依存性 ,  解析 ,  遺伝子調節