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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2023
  4. 2023-BIO-76

遺伝子発現プロファイルに基づく新しい薬物間相互作用予測法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229525
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229525
a68ef27b-04a9-4581-bd58-71d7c12062fe
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO23076003.pdf IPSJ-BIO23076003.pdf (1.3 MB)
 2025年11月22日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-22
タイトル
タイトル 遺伝子発現プロファイルに基づく新しい薬物間相互作用予測法
言語
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
中央大学
著者所属
キング・アブドゥルアズィーズ大学
著者所属(英)
en
Chuo University
著者名 田口, 善弘

× 田口, 善弘

田口, 善弘

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ターキー, ターキー

× ターキー, ターキー

ターキー, ターキー

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 薬剤間の新たな相互作用を正確に予測することは,薬剤の組み合わせによる未知の(軽度または重度の)副作用を回避するために重要である.遺伝子発現データに基づいて薬物相互作用を評価する効果的なin silico法を開発するには,様々な薬物がどのように遺伝子発現を変化させるかを理解する必要がある.薬物-薬物相互作用(DDI)の予測のための現在の計算機的手法は,既知の DDI のデータを利用して未知の相互作用を予測する.しかし,既知の予測可能な DDI が存在しない場合,これらの手法には限界がある.DDI の解釈を改善するために,最近の研究で DDI の強い非線形効果(すなわち,用量依存性)が実証された.本研究では,テンソル分解(TD)に基づく 3D での教師なし特徴抽出(FE)を含む新しい教師なし学習アプローチを提示する.Saccharomyces cerevisiae の利用可能な遺伝子発現プロファイルの再解析に我々のアプローチを利用した.その結果,単一薬剤であっても非線形性が可能であることがわかった.したがって,非線形の用量依存性が常に DDI に起因するとは限らない.我々の解析は,DDI を評価するための効果的な方法を設計するための基礎を提供する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2023-BIO-76, 号 3, p. 1-4, 発行日 2023-11-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
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
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Ver.1 2025-01-19 11:31:54.866729
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