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J-GLOBAL ID:202102244914521625   整理番号:21A0023033

DeepNEU:細胞再プログラミングは年齢を来す-希少疾患研究への適用による機械学習プラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

DeepNEU: cellular reprogramming comes of age - a machine learning platform with application to rare diseases research
著者 (1件):
資料名:
巻: 14  号:ページ: 1-13  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7532A  ISSN: 1750-1172  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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ヒト体細胞の誘発多能性幹細胞(iPSC)への変換は,しばしば非効率で,時間がかかり,高価なプロセスである。また,iPSCの経時的な体細胞型への復帰の傾向は問題となる。iPSC生成および維持に必要な遺伝子/分子を同定するiPSCの計算モデルは,幹細胞研究の改善に向けた重要な段階である。実質的な遺伝的関係データ,高度な計算ハードウェア,および強力な非線形モデリングソフトウェアの組合せは,人工的に誘発された多能性幹細胞(aiPSC)の可能性を現実にする。各入力に対して1つのネットワーク処理層を持つ完全接続再帰ニューラルネットワークアーキテクチャに基づくディープNEUと呼ばれる教師なし深層機械学習技術を開発した。ディープNEUを用いて,再プログラミング転写因子の定義されたセットを用いてaiPSCシステムをシミュレートした。ヒト多能性幹細胞(hPSC)に必須と報告されている遺伝子/蛋白質をシステムモデリングに用いた。平均二乗誤差(MSE)関数を用いてシステム学習を評価した。システム収束をMSE<0.001で定義した。ヒトiPSC多能性(N=15)のマーカーは,aiPSC最終モデルですべてアップレギュレートされた。aiPSC系のこれらのアップレギュレート/発現遺伝子はiPSCで得られた結果と完全に一致した。本研究は,ヒト多能性幹細胞系のコンピュータモデルとしてaiPSCの潜在的使用を紹介し,検証した。疾患特異的aiPSCは,病気モデリングを改善し,湿式ラボ実験のプロトタイピングと,費用効率が高い方法での共通と希少疾患の両方に対するaiPSC生産と維持に必要な遺伝子の予測の可能性を有する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
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細胞生理一般  ,  細胞・組織培養法  ,  遺伝子発現  ,  発生と分化 
引用文献 (55件):
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