文献

J-GLOBAL ID：202202238269906250   整理番号：22A0463702

生物学的データにおける隠された特徴を明らかにするためのKEGGマッピングツール【JST・京大機械翻訳】

KEGG mapping tools for uncovering hidden features in biological data

著者 (3件)： Kanehisa Minoru (Institute for Chemical Research, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  Sato Yoko (Digital Lab Division, Fujitsu Limited, Kawasaki, Kanagawa, Japan) ,  Kawashima Masayuki (Network Support Co. Ltd., Fukuoka, Japan)
資料名： Protein Science  (Protein Science)
巻： 31  号： 1  ページ： 47-53  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2730A  ISSN： 0961-8368  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： 人工知能および機械学習アプローチとは対照的に,KEGG(https://www.kegg.jp)は,特に公開された文献から知識を捉えることによって手動で作成されるKEGG経路マップの形で,生体系の「モデル」を開発するためのヒト知能に依存している。KEGGモデルは,例えば,KEGGマッピングの簡単な手順を通して,そのゲノム配列に隠された生物の全身機能を明らかにするために,生物学的ビッグデータ解析で使用できる。ここでは,以前に報告されたKEGGマッピングツール(KanehisaおよびSato,Protein Sci 2020;29:28~35),KEGG経路マップビューアおよびBRITE階層ビューアの新しいバージョンと共に,KEGGマップの更新版を提示した。BRITEマッピングに対して顕著な強化がなされ,マッピング結果は,枝刈りやズーミングのような階層的ツリーの操作によって検討できる。KO(KEGGオルソロジー)グループとモジュールを表現型にリンクするための分類マッピングツールにツリー操作特徴も実装した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 生体系 ,  ヒト ,  表現型 ,  *ゲノム ,  人工知能 ,  データ解析 ,  機械学習 ,  アノテーション
準シソーラス用語： オルソログ ,  画像拡大 ,  ゲノム配列 ,  *KEGG ,  ビュアー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： BRITE階層的分類 ,  ゲノムアノテーション ,  KEGG ,  KEGGマッパ ,  KEGGモジュール ,  KEGGオーソロジー ,  KEGG経路マップ

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  ドキュメンテーション  (EA01020H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生物学 ,  KEGG ,  マッピング ,  ツール