Two-way AIC:マイクロアレイデータに基づく発現量変動遺伝子検出の新手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-11-24
• タイトル: Two-way AIC:マイクロアレイデータに基づく発現量変動遺伝子検出の新手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Two-way AIC: A Novel Method for Detection of Differentially Expressed Genes from Microarray Data Sets
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京理科大学大学院薬学研究科薬科学専攻
• 著者所属: 産業技術総合研究所生命情報科学研究センター
• 著者所属: 東京理科大学薬学部生命創薬科学科
• 著者所属: 東京理科大学薬学部生命創薬科学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Pharmaceutical Sciences, Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Computational Biology Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Pharmaceutical Sciences, Tokyo University of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Pharmaceutical Sciences, Tokyo University of Science
• 著者名: 露﨑, 弘毅; 富永, 大介; 權, 娟大; 宮崎, 智
• 著者名(英): Koki, Tsuyuzaki; Daisuke, Tominaga; Yeondae, Kwon; Satoru, Miyazaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: DNA マイクロアレイの遺伝子発現データから、真に生物学的に繋がりがある遺伝子群を選択的に検出するのは未だ難しい問題であり、今後も更なる発展が求められている。近年では大量の遺伝子発現データが個人レベルで取得可能となってきた。そこで本研究では、複数の比較実験データを統合したメタデータセットから得られる実験側で見た変動と遺伝子側で見た変動を利用し、両方向で発現変動を判定する、two-way AIC という手法を開発した。two-way AIC と他の統計手法を比較したところ、どの手法よりも two-way AIC は特異度が高く、また超幾何分布の値が低かった。そのため two-way AIC は機能的に繋がりがある遺伝子群を選択的に検出する能力に優れているということが示された。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Detection of gene clusters which truly have biological relationship from DNA microarray data sets is still a difficult problem. Recently, many different microarray data are publicly available. In this paper, we built the integrated microarray data meta-data sets composed by multiple comparative experiment data and developed a method, called two-way AIC, which makes use of experiment's differential and gene's differential to detect differentially expressed genes. Compared to other methods, two-way AIC has high specificity and low hypergeometric p-value. In conclusion, two-way AIC is superior to any other methods in terms of selective detection of gene clusters which have biological relationship.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2011-BIO-27, 号 4, p. 1-6, 発行日 2011-11-24
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会