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J-GLOBAL ID：201702286143440029   整理番号：17A0055640

遺伝子クラスタ化とネットワーク推定の同時実施法【Powered by NICT】

Simultaneous execution method of gene clustering and network inference

著者 (3件)： Kimura Shuhei (Graduate School of Engineering, Tottori University, Japan) ,  Tokuhisa Masato (Graduate School of Engineering, Tottori University, Japan) ,  Okada-Hatakeyama Mariko (RIKEN Center for Integrative Medical Sciences, Yokohama, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIBCB  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 多くの遺伝子の発現レベルの短い時系列を解析するために,類似した発現パターンを持つ遺伝子を同定するためにいくつかのクラスタリング技術を用いて,それらを分類し,続いて構築しクラスタからなるネットワークを推論することができる。しかし,ネットワークを推定する前にクラスタリング手法を用いるには不十分である。代わりに,幾人かの研究者は遺伝子クラスタリングとネットワーク推論を同時に実行する方法を提案した。これらの方法は,ネットワークを記述するために線形モデルを用いているので,しかし,それらは遺伝子発現データの時系列を解析するためには適していなかった。既存の手法の欠点を克服するために,本研究は,遺伝子のクラスタ化とネットワーク推論を同時に実行する新しい方法を提案した。提案した方法は,ネットワークを記述する非線形微分方程式の集合を用いるので,遺伝子発現データの時系列を分析する能力を持っている。クラスタリングアルゴリズムとして,Chamroukhiによって提案されたロバストなEM曲線クラスタリングアルゴリズムを用いた。数値実験により,提案した方法の有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  ロバスト性 ,  *クラスタ ,  *遺伝子 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 数値実験 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  非線形微分方程式 ,  遺伝子発現データ ,  線形モデル ,  クラスタリング法 ,  遺伝子発現パターン ,  *遺伝子ネットワーク推定 ,  *遺伝子クラスタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝子クラスタ ,  推定 ,  実施