論文の概要: Exploring Gene Regulatory Interaction Networks and predicting
therapeutic molecules for Hypopharyngeal Cancer and EGFR-mutated lung
adenocarcinoma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17807v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 11:29:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 17:23:37.436131
- Title: Exploring Gene Regulatory Interaction Networks and predicting
therapeutic molecules for Hypopharyngeal Cancer and EGFR-mutated lung
adenocarcinoma
- Title（参考訳）: 低咽頭癌およびEGFR変異肺腺癌に対する遺伝子調節相互作用ネットワークの探索と治療分子の予測
- Authors: Abanti Bhattacharjya, Md Manowarul Islam, Md Ashraf Uddin, Md. Alamin
Talukder, AKM Azad, Sunil Aryal, Bikash Kumar Paul, Wahia Tasnim, Muhammad
Ali Abdulllah Almoyad, Mohammad Ali Moni
- Abstract要約: 本研究では,下咽頭癌におけるEGFR変異肺腺癌と下咽頭癌について検討した。
本研究は,10のハブ遺伝子に基づく選択疾患に対する共通治療分子を示唆するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.178086150698542
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of Information technology, the Bioinformatics research field
is becoming increasingly attractive to researchers and academicians. The recent
development of various Bioinformatics toolkits has facilitated the rapid
processing and analysis of vast quantities of biological data for human
perception. Most studies focus on locating two connected diseases and making
some observations to construct diverse gene regulatory interaction networks, a
forerunner to general drug design for curing illness. For instance,
Hypopharyngeal cancer is a disease that is associated with EGFR-mutated lung
adenocarcinoma. In this study, we select EGFR-mutated lung adenocarcinoma and
Hypopharyngeal cancer by finding the Lung metastases in hypopharyngeal cancer.
To conduct this study, we collect Mircorarray datasets from GEO (Gene
Expression Omnibus), an online database controlled by NCBI. Differentially
expressed genes, common genes, and hub genes between the selected two diseases
are detected for the succeeding move. Our research findings have suggested
common therapeutic molecules for the selected diseases based on 10 hub genes
with the highest interactions according to the degree topology method and the
maximum clique centrality (MCC). Our suggested therapeutic molecules will be
fruitful for patients with those two diseases simultaneously.
- Abstract（参考訳）: 情報技術の出現により、バイオインフォマティクス研究分野は研究者や学者にますます魅力的になりつつある。
近年,様々なバイオインフォマティクスツールキットが開発され,人間の知覚のための大量の生物学的データの高速な処理と解析が進められている。
ほとんどの研究は、2つの接続された疾患の発見と、様々な遺伝子制御相互作用ネットワークの構築にいくつかの観察を行うことに焦点を当てている。
例えば下咽頭癌はEGFR変異肺腺癌の関連疾患である。
本研究では,下咽頭癌における肺転移の発見によりEGFR変異肺腺癌と下咽頭癌を選択した。
本研究では,NCBI が管理するオンラインデータベース GEO (Gene Expression Omnibus) から Mircorarray データセットを収集する。
選択された2つの疾患間で異なる発現遺伝子、共通遺伝子、ハブ遺伝子がその後の移動のために検出される。
以上の結果から, 次数トポロジー法と最大クライク中心性 (mcc) に基づく10個のハブ遺伝子に基づき, 選択された疾患に対する共通の治療分子が示唆された。
提案する治療分子は,これら2つの疾患の患者に対して同時に有益である。
関連論文リスト
- A Bioinformatic Approach Validated Utilizing Machine Learning Algorithms to Identify Relevant Biomarkers and Crucial Pathways in Gallbladder Cancer [2.3087284629747766]
胆嚢癌(GBC)は胆道系腫瘍の中で最も多い疾患である。
GBCにおけるバイオマーカーの役割について最近の研究はほとんどない。
バイオマーカーの同定には機械学習(ML)とバイオインフォマティクス(バイオインフォマティクス)を用いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T12:51:19Z) - Prompting Whole Slide Image Based Genetic Biomarker Prediction [13.764676578911526]
本稿では,全スライド画像(WSI)に基づく遺伝的バイオマーカー予測手法を提案する。
我々は、大きな言語モデルを利用して、遺伝バイオマーカーに関連する事例を抽出する際、先行知識となる医学的プロンプトを生成する。
腫瘍微小環境におけるバイオマーカー情報のマイニングには粗大なアプローチを採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T11:05:46Z) - Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted
Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。
拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。
本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:11:03Z) - A Multi-Institutional Open-Source Benchmark Dataset for Breast Cancer
Clinical Decision Support using Synthetic Correlated Diffusion Imaging Data [82.74877848011798]
Cancer-Net BCaは、乳がん患者の画像データであるボリュームCDI$s$の複数機関のオープンソースベンチマークデータセットである。
Cancer-Net BCaは、機械学習の進歩を加速し、がんと戦う臨床医を助ける、グローバルなオープンソースイニシアチブの一部として、一般公開されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:41:44Z) - Artificial-intelligence-based molecular classification of diffuse
gliomas using rapid, label-free optical imaging [59.79875531898648]
DeepGliomaは人工知能に基づく診断スクリーニングシステムである。
ディープグリオーマは、世界保健機関が成人型びまん性グリオーマ分類を定義するために使用する分子変化を予測することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T18:50:18Z) - Machine Learning Methods for Cancer Classification Using Gene Expression
Data: A Review [77.34726150561087]
がんは心臓血管疾患の2番目の死因である。
遺伝子発現は癌の早期発見において基本的な役割を担っている。
本研究は,機械学習を用いた癌分類における遺伝子発現解析の最近の進歩を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T15:03:03Z) - A Pathologist-Informed Workflow for Classification of Prostate Glands in
Histopathology [62.997667081978825]
病理学者は、ガラススライド上の針生検の組織を調べて前立腺がんを診断し、診断する。
がんの重症度と転移リスクは、前立腺の組織と形態に基づくスコアであるGleason gradeによって決定される。
本稿では,病理学者のtextitmodus operandi に従って,個々の腺のマルチスケールパッチを分離・分類する自動ワークフローを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T14:08:19Z) - Topological Data Analysis of copy number alterations in cancer [70.85487611525896]
癌ゲノム情報に含まれる情報を新しいトポロジに基づくアプローチで捉える可能性を探る。
本手法は, 癌体性遺伝データに有意な低次元表現を抽出する可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-22T17:31:23Z) - The scalable Birth-Death MCMC Algorithm for Mixed Graphical Model
Learning with Application to Genomic Data Integration [0.0]
本稿では,異なるタイプのマルチオミックデータを解析するための混合グラフィカルモデルを提案する。
モデル選択結果の計算効率と精度の両面で,本手法が優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T16:34:58Z) - Multi-Phase Cross-modal Learning for Noninvasive Gene Mutation
Prediction in Hepatocellular Carcinoma [7.621860963237023]
多相CTスキャンを用いたAPOB, COL11A1, ATRX遺伝子の突然変異予測のためのエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-08T14:36:59Z) - Inflammatory Bowel Disease Biomarkers of Human Gut Microbiota Selected
via Ensemble Feature Selection Methods [0.0]
炎症性腸疾患(IBD)、糖尿病、がんは炎症性腸疾患(IBD)、糖尿病、がんなどのいくつかの疾患を引き起こすことがある。
IBDは腸関連疾患であり、腸内細菌叢からの逸脱はIBDと関連していると考えられている。
本研究は、教師付き機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムを用いて、IBD診断を支援する分類モデルを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-08T13:17:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。