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J-GLOBAL ID:202002255040253051   整理番号:20A2564830

遺伝子発現プロファイルにおける逐次パターンに基づく乳癌の再発を予測するための隠れMarkovモデルの使用【JST・京大機械翻訳】

Using hidden Markov model to predict recurrence of breast cancer based on sequential patterns in gene expression profiles
著者 (6件):
資料名:
巻: 111  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0827A  ISSN: 1532-0464  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)
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隠れMarkovモデル(HMM)を用いて遺伝子発現プロファイルを通して乳癌再発を予測する新しい方法を示した。この点に関して,322の遺伝子が乳癌の予後に関連する44の発表された遺伝子リストから選択された。その後,遺伝子セット濃縮分析を用いて,922の遺伝子セットを,同じ生物学的意味を有する遺伝子のサブセットから見つけた。遺伝子発現データからの逐次パターンを抽出するため,適切な基準を用いて遺伝子セットをランク付けし,観察配列と隠れ状態として考えられるランクされた遺伝子セットが発現プロファイルを識別するための遺伝子集合の優先性を表すHMMを使用した。この実験では,1271の乳房腫瘍サンプルを含む7つの公的に利用可能なマイクロアレイデータセットを用いて,再発リスクに従って癌患者を2つのグループに分類した。著者らの実験は,他の広く使用された分類方法と比較して,提案モデルのより大きな性能とロバスト性を示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝子発現 

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