確率モデルに基づくテキスト共起データからのマイニング(Chemical bioinformatics)
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概要
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生物情報データからのテキストマイニングでは、文献上の関連する事象を見つけ出すことが非常に重要である。本研究では、生体内低分子化合物と遺伝子との関係に着目する。すなわち、両者に関連する様々な事象から、関係のある低分子化合物と遺伝子を自動的に抽出することを試みる。この問題に対して、本研究では、確率モデルに基づくアプローチを提案する。より具体的には、アスペクトモデルと呼ばれる既存の共起モデルを拡張した混合アスペクトモデルを提案し、同時にEM(Expectation-Maximization)アルゴリズムに基づくパラメータ推定手法を提案する。本研究手法が「低分子化合物-遺伝子」間の新しい関係を抽出可能であることを、MEDLINEから得られたデータを用いた実験から示す。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-10-07
著者
-
辻本 豪三
京都大学大学院薬学研究科ゲノム創薬科学分野
-
辻本 豪三
京都大学薬学部ゲノム創薬科学分野
-
奥野 恭史
京都大学薬学部ゲノム創薬科学分野
-
奥野 恭史
京都大学大学院薬学研究科統合薬学フロンティア教育センター
-
奥野 恭史
京都大学大学院薬学研究科 寄附講座システム創薬科学
-
馬見塚 拓
京都大学化学研究所バイオインフォマティクスセンター
-
辻本 豪三
京都大学大学院・薬学研究科・ゲノム創薬科学分野
-
辻本 豪三
京都大学大学院薬学研究科
-
辻本 豪三
京都大学 大学院薬学研究科薬理ゲノミクス･ゲノム創薬科学分野
-
Zhu Shanfeng
京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター
-
馬見塚 拓
京都大学化学研究所
-
辻本 豪三
京都大学大学院 薬学研究科 薬理ゲノミクス
-
辻本 豪三
京都大学大学院 薬学研究科 ゲノム創薬科学分野
-
奥野 恭史
京都大学大学院医学研究科|理化学研究所計算科学研究機構|先端医療振興財団先端医療センター研究所
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