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J-GLOBAL ID：202002246814476221   整理番号：20A0216487

多重オミックス相互作用ネットワークデータにおけるトウモロコシ収量関連遺伝子の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigating Maize Yield-Related Genes in Multiple Omics Interaction Network Data

著者 (4件)： Jiang Jing (School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Xing Fei (School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Zeng Xiangxiang (School of Information Science and Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Zou Quan (Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Nanobioscience  (IEEE Transactions on Nanobioscience)
巻： 19  号： 1  ページ： 142-151  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1381A  ISSN： 1536-1241  CODEN： ITMCEL  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： Zea mays(トウモロコシ)は世界的に最も高い食料作物であり,惑星を横断して多数の人々を供給している。従って,事前知識によるトウモロコシ生産に影響を及ぼす重要な遺伝子を調べることは特に重要である。異なるタイプの複数のデータセットを併合することは候補遺伝子予測結果の精度を改善することができるので,遺伝子,mRNA,蛋白質,および発現プロファイルデータセットを用いて相互作用ネットワークを構築した。ネットワークの伝搬スケジュールを,ネットワークスコアと各候補遺伝子に対する有意性スコアの両方を統合することにより得られた結合スコアを考慮して,相関原理に基づいて使用した。SVMモデルを用いて,ラベル分類の精度に従って,より信頼できる結果を達成するために,加重パラメータを最適化した。著者らは,より多くのデータタイプによって複数のオミクスデータを統合することが結果の信頼性を改良することを見つけた。特に上部100候補遺伝子と既知遺伝子に関連するGO用語を調べ,これらの遺伝子がトウモロコシの表現型決定に果たす役割を解析した。ここで同定された候補遺伝子は生物学的観点を提供し,トウモロコシ育種研究に寄与することを希望する。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 ,  *相互作用 ,  育種 ,  タンパク質 ,  *遺伝子 ,  *多重化 ,  農作物 ,  信頼性 ,  最適化 ,  表現型 ,  mRNA ,  データ型 ,  惑星
準シソーラス用語： 候補遺伝子 ,  *オミックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  オミックス ,  相互作用 ,  トウモロコシ ,  収量 ,  遺伝子 ,  調査