BICモデル比較によるDNAマイクロアレイデータ正規化変換(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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DNAマイクロアレイデータは,実験に伴うノイズにより観測値が影響を受けやすいことが知られている。複数実験間の比較やデータ統合のためには,適切なバイアス補正による標準化が必要となる。これまで,理想データにおける分布の正規性を根拠に,特定の発現データに対し特定のバイアスを考慮した補正法が提案されてきた。本研究では想定される複数バイアスとその補正法の全組み合せをモデル化し,情報量基準BICにより最も適合したモデルを選出した上で正規化変換する手法を提案した。提案法をStanford MicroArray Databaseで提供されている酵母菌,マウス,ヒトのマイクロアレイデータに適用し,従来正規化法との比較実験結果を示した。
- 2006-06-08
著者
-
名嘉村 盛和
Graduate School Of Engineering And Science University Of The Ryukyus
-
岡崎 威生
琉球大学工学部情報工学科
-
安富祖 仁
琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻
-
神谷 円
琉球大学大学院理工学研究科情報工学専攻
-
岡崎 威生
琉球大字工学部情報工学科
-
名嘉村 盛和
琉球大字工学部情報工学科
-
安富祖 仁
琉球大学大学院理工学研究科
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