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J-GLOBAL ID:202202290213464356   整理番号:22A0474786

Webアクセス可能なニューラル形態の効率的なメタデータマイニング【JST・京大機械翻訳】

Efficient metadata mining of web-accessible neural morphologies
著者 (3件):
資料名:
巻: 168  ページ: 94-102  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0337B  ISSN: 0079-6107  CODEN: PBIMAC  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)
抄録/ポイント:
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神経科学研究の進歩は,データ生産と共有を着実に加速させた。神経再構成のオンラインコミュニティリポジトリ。Orgは,現在,2006年に1000以上のデジタル追跡ニューロンから140,000以上の細胞まで成長し,これは現在,10.1%の内容を構成するグリアを含む。あらゆる再構成は,標準化されたフォーマットにおける分岐幾何学と連結性の詳細な3D表現から成り,そこから,形態学的特徴の収集が抽出され,保存される。さらに,データベースにおける各エントリーは,動物被験者,解剖学,および実験の詳細を記述する豊富なメタデータアノテーションを伴う。過去10年間のこの資源の急速な拡大は,利用可能な情報の複雑さの並列上昇を伴い,知識マイニングの機会と課題の両方を生み出している。ここでは,NeuroMorphoを可能にする新しい要約報告機能性を紹介した。Orgユーザは,更なる分析のために類似細胞の多重グループからメタデータおよび形態計測の消化を効率的にダウンロードする。グリアとニューロンの両方に対するツールの能力を実証し,得られたデータの説明的統計解析を示した。Copyright 2022 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 (5件):
分類
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遺伝子発現  ,  進化論一般  ,  分子・遺伝情報処理  ,  発生と分化  ,  生殖器官 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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