Conditional Random Fields法を用いたシグナルペプチドの開裂部分の予測(Sequence analysis)
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概要
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近年、自然言語処理の分野において、既存の手法の問題を解決するとして期待されているConditional Random Fields (CRFs)と蛋白質機能予測の分野において、注目されているSupport Vector Machineを適用して、シグナルペプチド開列部分の予測を行った。本稿では、2つの機械学習法に対して先行研究と同様の実験方法を用いて、既存手法のNeural Network (NN)との予測性能の比較およびCRFsがSVMの予測性能が高いことについて論じる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-02-09
著者
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蓬莱 尚幸
セレスター・レキシコ・サイエンシズ
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蓬莱 尚幸
富士通研究所
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蓬莱 尚幸
慶應大・先端生命研
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蓬莱 尚幸
奈良先端科学技術大学院大学
-
土井 晃一
奈良先端科学技術大学院大学
-
三森 智裕
奈良先端科学技術大学院大学
-
土居 洋文
奈良先端科学技術大学院大学
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岩西 雄大
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
土居 洋文
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科:セレスター・レキシコ・サイエンシズ株式会社
-
三森 智裕
奈良先端科学技術大学院大学:(現)宮園特許事務所
-
土井 晃一
ファーマセキュリティコンサルティング
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