| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-06-21 |
| タイトル |
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タイトル |
PCAUFEを用いたCOVID-19と他の肺疾患を区別する遺伝子の特定 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Gene selection to distinguish COVID-19 from other lung diseases using PCAUFE |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
バイオ情報学 (2) |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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琉球大学大学院理工学研究科 |
| 著者所属 |
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東京工業大学大学院生命理工学院 |
| 著者所属 |
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中央大学理工学部 |
| 著者所属 |
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沖縄工業高等専門学校生物資源工学科 |
| 著者所属 |
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琉球大学工学部 |
| 著者名 |
志茂, 衛
藤澤, 孝太
田口, 善弘
池松, 真也
宮田, 龍太
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本研究では COVID-19 特有の疾患関連遺伝子を選択するために，COVID-19 患者とそうでない肺疾患患者のデータセットに principal-components-analysis-based unsupervised feature extraction (PCAUFE) を適用した．19,472 個の候補に対してサンプル数が 126 人と圧倒的に少ないデータセットでも 145 個が COVID-19 関連遺伝子として選択できた．またクラスタリング解析により，PCAUFE で選択された遺伝子のみで患者と非患者に線形分離可能であることも確認した．Enrichr を用いたエンリッチメント解析によりこれら 145 個の遺伝子の調節転写因子を調べたところ SPI1，CEBPA，STAT1，STAT2 などの免疫系が上位にあった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12055912 |
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO）
巻 2021-BIO-66,
号 30,
p. 1-2,
発行日 2021-06-21
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8590 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-BIO21066030.pdf (726.6 kB)
