情報間参照構造に基づく関係性解析による疾患関連遺伝子の探索(データマイニング)
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概要
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本論文では,情報間の参照構造に基づく関係性の解析方法を提案する.相互に参照される情報群においてターゲットとする情報を無効にしたときの他への影響を算出し,互いの関係性を定量化する方法である.生物学的実験において特定の遺伝子をノックアウト,すなわち機能欠損させ,症状を観察して遺伝子機能推定を図るノックアウトスタディと呼ばれるアプローチがよく知られている.提案方法はそのノックアウトスタディの基本的な考え方を情報処理手法として導入したものとみることができ,観察結果を得る手段には状態遷移モデルが採用されている.また本論文では,知識発見の顕著なニーズがあるライフサイエンス分野を対象にし,疾患関連遺伝子の探索への応用について述べる.本論文では,ヒトの遺伝病に関するデータベースとしてよく知られるOMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)を用い,高血圧をはじめ複数の遺伝子が複雑に関与する生活習慣病を疾患の例にした実験結果を通して有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-01
著者
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松永 務
株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
電気通信大学電気通信学研究科情報通信工学専攻:(現)株式会社nttデータ技術開発本部
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松永 務
(株)NTTデータ技術開発本部
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松永 務
Nttデータ通信株式会社技術開発本部マルチメディア技術センタ
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