遺伝子発現パターンからの細胞分類アルゴリズム

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概要

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DNAマイクロアレイなどにより得られた遺伝子の発現量データを解析することにより、がん細胞などの分類を行なおうという研究が行なわれている。分類を行なう際には、利用可能な全遺伝子の発現量データを用いることは少なく、分類のために有用な情報が得られる遺伝子のみを選択して分類を行なうことが多い。本研究では、発現量を0か1に丸めることにより、この有用遺伝子の選択問題をブール関数の閾値関数の学習問題として定義し、その問題に対し、単純かつ有効な貪欲算法型アルゴリズムを示す。そして、公開されている白血病細胞の発現量の実データを用いて、このアルゴリズムを他の2種類のアルゴリズムと比較した結果について示す。その結果、残念ながらテストデータに対しては大きな差が得られなかったが、学習データに対しては提案するアルゴリズムがより良い分類精度を示すことがわかった。
一般社団法人情報処理学会の論文
2000-11-21

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