論文の概要: Exploring Biomarker Relationships in Both Type 1 and Type 2 Diabetes Mellitus Through a Bayesian Network Analysis Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17090v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 19:27:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 18:31:07.454532
• Title: Exploring Biomarker Relationships in Both Type 1 and Type 2 Diabetes Mellitus Through a Bayesian Network Analysis Approach
• Title（参考訳）: ベイジアンネットワーク解析による1型糖尿病と2型糖尿病のバイオマーカー関係の探索
• Authors: Yuyang Sun, Jingyu Lei, Panagiotis Kosmas,
• Abstract要約: 本研究では,上海1型と2型糖尿病データセットの分析にベイズネットワーク構造学習を適用した。 構築されたベイズネットワークは、特に2型糖尿病において、ルート平均2乗誤差(RMSE)が18.23mg/dLである顕著な予測精度を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.004996690798013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the complex relationships of biomarkers in diabetes is pivotal for advancing treatment strategies, a pressing need in diabetes research. This study applies Bayesian network structure learning to analyze the Shanghai Type 1 and Type 2 diabetes mellitus datasets, revealing complex relationships among key diabetes-related biomarkers. The constructed Bayesian network presented notable predictive accuracy, particularly for Type 2 diabetes mellitus, with root mean squared error (RMSE) of 18.23 mg/dL, as validated through leave-one-domain experiments and Clarke error grid analysis. This study not only elucidates the intricate dynamics of diabetes through a deeper understanding of biomarker interplay but also underscores the significant potential of integrating data-driven and knowledge-driven methodologies in the realm of personalized diabetes management. Such an approach paves the way for more custom and effective treatment strategies, marking a notable advancement in the field.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病研究におけるバイオマーカーの複雑な関係を理解することは、治療戦略を進める上で重要である。 本研究は,上海1型および2型糖尿病データセットの解析にベイズネットワーク構造学習を適用し,主要な糖尿病関連バイオマーカー間の複雑な関係を明らかにする。 構築されたベイジアンネットワークは、特に2型糖尿病に対する顕著な予測精度を示し、18.23 mg/dLのルート平均二乗誤差(RMSE)は、離脱1ドメイン実験とクラーク誤差グリッド分析によって検証された。 本研究は,バイオマーカーの相互作用を深く理解することで糖尿病の複雑なダイナミクスを解明するだけでなく,パーソナライズされた糖尿病管理の領域において,データ駆動型および知識駆動型方法論を統合することの意義を浮き彫りにしている。 このようなアプローチは、よりカスタムで効果的な治療戦略の道を開くもので、この分野における顕著な進歩を示している。

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