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J-GLOBAL ID：202102246465015370   整理番号：21A0898383

ドメインスキャン:機械学習を用いた感染症のコンビナトリアル血清診断【JST・京大機械翻訳】

Domain-Scan: Combinatorial Sero-Diagnosis of Infectious Diseases Using Machine Learning

著者 (10件)： Hada-Neeman Smadar (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Weiss-Ottolenghi Yael (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Wagner Naama (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Avram Oren (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Ashkenazy Haim (2Max Planck Institute for Developmental Biology, Max Planck Society (MPG), Tuebingen, Germany) ,  Maor Yaakov (3Institute of Gastroenterology and Hepatology, Kaplan Medical Center, Rehovot, Israel) ,  Sklan Ella H. (4Department of Clinical Microbiology and Immunology, Sackler School of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Shcherbakov Dmitry (5Russian-American Anti-Cancer Center, Altai State University, Barnaul, Russia) ,  Pupko Tal (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel) ,  Gershoni Jonathan M. (1The Shmunis School of Biomedicine and Cancer Research, George S. Wise Faculty of Life Sciences, Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel)
資料名： Frontiers in Immunology (Web)  (Frontiers in Immunology (Web))
巻： 11  ページ： 619896  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7074A  ISSN： 1664-3224  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個々の血液試料中の病原体特異的抗体の存在は,特異的病原体(例えばウイルスまたは細菌)に対する以前の曝露および感染の指標として使用されている。診断抗体の測定は,ELISA試験およびウェスタンブロットのような固相免疫アッセイを用いて日常的に達成される。ここでは,”Domain-Scan”という用語アレイのファージディスプレイに基づく血清診断アプローチについて述べた。HIV-1とHCVから同時に誘導されるエピトープの何十ものへの血清結合を測定するために,次世代シークエンシング(NGS)を利用した。HIV-1またはHCVのいずれかに感染したそれらからの健常人の区別は,各決定因子(ドメイン)が特徴と考えられる機械学習分類問題としてモデル化され,そのNGS読み出しは試料中の決定因子特異的抗体のレベルに対応する値を提供する。ラベル付き例に関する機械学習モデルの訓練に続いて,ラベルなしサンプルを正確に分類でき,分類に最も寄与するドメインをピンポイントする。著者らの実験/計算ドメイン-スキャンアプローチは一般的であり,十分な訓練サンプルが提供される限り,他の病原体に適応できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 細菌 ,  *血清 ,  抗体 ,  ウイルス感染症 ,  *感染症 ,  免疫学的試験 ,  固相 ,  病原体 ,  ELISA ,  エピトープ ,  *血清学的検査 ,  *機械学習 ,  HIV1
準シソーラス用語： ファージディスプレイ ,  健常者 ,  次世代シークエンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 血清学的診断 ,  DNAバーコード ,  次世代シークエンシング ,  機械学習 ,  ファージディスプレイ

分類 (5件)： ウイルスによる動物の伝染病  (FE02024R) ,  抗原・抗体・補体一般  (ED04010A) ,  ウイルスの生化学  (EG04030F) ,  抗原・抗体・補体の生化学  (ED04020L) ,  バイオアッセイ  (EA03060N)

引用文献 (25件)：

• Shapiro-ShelefMCalameK. Regulation of plasma-cell development. Nat Rev Immunol (2005) 5:230-42. doi: doi: 10.1038/nri1572
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• Weiss-OttolenghiYGershoniJM. Profiling the IgOme: meeting the challenge. FEBS Lett (2014) 588:318-25. doi: doi: 10.1016/j.febslet.2013.11.005
• WineYHortonAPIppolitoGCGeorgiouG. Serology in the 21st century: the molecular-level analysis of the serum antibody repertoire. Curr Opin Immunol (2015) 35:89-97. doi: doi: 10.1016/j.coi.2015.06.009
• ParekhBSKennedyMSDobbsTPauC-PByersRGreenT. Quantitative detection of increasing HIV type 1 antibodies after seroconversion: a simple assay for detecting recent HIV infection and estimating incidence. AIDS Res Hum Retroviruses (2002) 18:295-307. doi: doi: 10.1089/088922202753472874

タイトルに関連する用語 (5件)： ドメイン ,  スキャン ,  機械学習 ,  感染症 ,  血清診断