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J-GLOBAL ID：202202228159616014   整理番号：22A0482854

行列因子分解によるマルチビュー変分グラフ自動エンコーダに基づくmiRNA-疾患関連の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting miRNA-Disease Associations Based On Multi-View Variational Graph Auto-Encoder With Matrix Factorization

著者 (4件)： Ding Yulian (Division of Biomedical Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada) ,  Lei Xiujuan (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China) ,  Liao Bo (School of Mathematics and Statistics, Hainan Normal University, Haikou, China) ,  Wu Fang-Xiang (Division of Biomedical Engineering, Department of Mechanical Engineering, and Department of Computer Science, University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 26  号： 1  ページ： 446-457  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロRNA(miRNAs)は,ヒト疾患発生過程を含む多様な生物学的過程において重要な役割を果たすことが証明されている。miRNAと疾患の間の潜在的関連性の探索は,複雑な疾患機構をより良く理解するのに役立つ。伝統的な生物学的実験が高価で時間がかかることを考えると,計算モデルは潜在的miRNA-疾患関連を明らかにする有効な方法として役立つ。本研究は,miRNA-疾患関連予測のためのマトリックス因数分解(VGAMF)による変分グラフ自動エンコーダに基づく新しい計算モデルを提示する。より具体的には,VGAMFはmiRNAの包括的類似性ネットワークと疾患の包括的類似性ネットワークへの疾患に関する2種類の情報にmiRNAに関する4種類の情報を最初に統合する。次に,VGAMFは,変分グラフ自動エンコーダを有する2つの包括的類似性ネットワークから,それぞれmiRNAと病気の非線形表現を得る。同時に,miRNAと疾患の線形表現を得るために,非陰性マトリックス因数分解をmiRNA-疾患関連マトリックスに関して実行した。最後に,完全に接続したニューラルネットワークはmiRNAと疾患の線形と非線形表現を結合し,全てのmiRNA-疾患対の最終予測会合スコアを得る。10倍交差検証実験では,VGAMFはHMDD v2.0で0.9280,HMDD v3.2で0.9470の平均AUCを達成し,これは他の競合する方法より優れている。さらに,結腸癌と食道癌に関する事例研究は,新規miRNA-疾患関連の予測におけるVGAMFの有効性をさらに示す。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *変分法 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *符号器 ,  線形性 ,  事例研究 ,  類似性 ,  有効性 ,  食道腫瘍 ,  結腸腫瘍 ,  計算モデル
準シソーラス用語： *マイクロRNA ,  *因子分解 ,  検証実験 ,  *マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 行列 ,  因子分解 ,  マルチビュー ,  変分 ,  グラフ ,  エンコーダ ,  miRNA ,  疾患 ,  予測