Multiple-Instance学習によるタンパク質相互作用の属性予測(機械学習によるバイオデータマインニング)
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概要
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我々は,未知のタンパク質ペアに対して特定の相互作用属性の有無を予測する機械学習技術を開発し,この技術を利用して,タンパク質毎の属性(Gene Ontology)からリン酸化属性の有無を判別した.複数のサブユニットを含むタンパク質間の相互作用が,組合せとして含まれるサブユニットペアの何れかに還元できると仮定することで,判別課題をMultiple-Instance学習(MIL)として定式化した.そして,よく知られているDiverse Density法を改良し,特徴空間内で負例バッグに比べて正例バッグの寄与が大きな部分領域を概念として獲得する多数決型のMIL手法を提案した.KEGGデー夕べースから相互作用属性を学習データとして計算機実験を行なうと,86.1%の正解率が得られた.さらに偽陽性の発生原因を解析し,これがMIL特有の陽性判定へのバイアスに起因することを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-06-08
著者
-
山川 宏
(株)富士通研究所
-
山川 宏
株式会社富士通研究所
-
仲尾 由雄
富士通
-
丸橋 弘治
富士通研究所
-
仲尾 由雄
(株)富士通研究所 ITコア研究所
-
丸橋 弘治
(株)富士通研究所 ITコア研究所
-
山川 宏
富士通研究所
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