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J-GLOBAL ID:202002282500184136   整理番号:20A2564719

miRNA-疾患関連を予測するためのデータ融合ベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Data fusion-based algorithm for predicting miRNA-Disease associations
著者 (5件):
資料名:
巻: 88  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: H0201B  ISSN: 1476-9271  CODEN: COCHDK  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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技術的進歩および実験室技術およびバイオインフォマティクスツールの開発は,ゲノム,プロテオミクスおよびトランスクリプトミクス配列および関連情報を含む生物学的データの絶えず増加する量の利用可能性をもたらした。これらのデータは,系統的レベルから複雑なライフプロセスのいくつかを理解するのに役立った。多くの疾患は,複数の調節過程における異常によって発生する。本研究では,3つのゲノムワイドネットワーク,すなわちマイクロRNA(miRNA),遺伝子機能および疾患類似性ネットワークを統合することにより,新規miRNA遺伝子-疾患融合(MGDF)アルゴリズムを構築した。データ融合法を適用し,これらのネットワークからmiRNA-遺伝子-疾患関連ネットワークモデルを構築し,類似した機能を有する遺伝子により媒介されたmiRNA-疾患関連を調べ,それらの発現を調節し,miRNA-遺伝子および遺伝子-疾患調節関係を,miRNA-疾患関連をより正確に予測するためにネットワークモデルに含めた。提案したMGDFを用いて,miRNA-癌関連を予測し,その結果,予測された関連のほとんどは既存のデータベースにおける証拠を有することが示された。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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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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分子・遺伝情報処理  ,  遺伝子発現 
タイトルに関連する用語 (5件):
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