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J-GLOBAL ID：202002270895442561   整理番号：20A0923449

一般化線形モデルに基づく遺伝子発現レベル予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of gene expression level based on generalized linear model

著者 (4件)： Shi Haojie (大連理工大学 控制科学与工程学院,遼寧 大連,116024) ,  Gu Hong (大連理工大学 控制科学与工程学院,遼寧 大連,116024) ,  Xu Xiaolu (大連理工大学 控制科学与工程学院,遼寧 大連,116024) ,  Qin Pan (大連理工大学 控制科学与工程学院,遼寧 大連,116024)
資料名： Dalian Ligong Daxue Xuebao  (Dalian Ligong Daxue Xuebao)
巻： 60  号： 1  ページ： 69-74  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0611A  ISSN： 1000-8608  CODEN： DLXUEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ヒストン修飾は生物体に普遍的に存在する現象であり、異なる制御様式で遺伝子発現を影響でき、ハイスループットシークエンシング技術の飛躍的な発展に伴い、大量のシークエンシングデータはヒストン修飾シグナルと遺伝子発現レベル間の内在的な関連を探求できる。遺伝子発現データにゼロ膨張現象があるため、広義線形モデルフレームに基づくマスタースレーブモデルを提案し、高い精度でヒストン修飾信号から遺伝子発現レベルを予測できる。まず、ヒト全ゲノム注釈文書中の遺伝子座情報を通じて、完全遺伝子部位情報を含む発現データを選別した。次に,遺伝子部位情報に従って,ヒストン修飾データにおける遺伝子特定部位の特徴情報を位置決めし,抽出して,設計マトリックスを構築した。最後に、応答変数データのゼロ膨張の特徴と結合して、マスタースレーブモデルを構築し、GM12878細胞株を例として、既存のマルチ回帰アルゴリズムと比較し、提案モデルの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *遺伝子 ,  ヒト ,  有効性 ,  *遺伝子発現
準シソーラス用語： 細胞株 ,  配列解析 ,  *線形モデル ,  ヒストン修飾 ,  分子配列注釈 ,  一般化線形モデル ,  遺伝子発現データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子の構造と化学  (EC02020U) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 一般化線形モデル ,  遺伝子発現 ,  予測