ネットワーク型雑音除去によるマイクロアレイデータからの薬剤耐性予測(機械学習によるバイオデータマイニング)
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概要
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マイクロアレイデータから抗がん別の耐性を予測するのは難しいタスクである.その理由のひとつにマイクロアレイデータが多くの雑音を含んでいることがあげられる.本論文ではオフ部分空間雑音除去法を拡張して配列相同性やたんぱく質相互作用などから得られる非一様なネットワークデータを利用して雑音を除去する方法を提案する.実験により,薬剤耐性予測にこの雑音除去法を組み合わせると,予測性能が向上することを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-06-15
著者
-
津田 宏治
産業技術総合研究所生命情報工学研究センター
-
加藤 毅
産業技術総合研究所生命情報科学研究センター
-
村田 幸生
宮城社会保険病院外科
-
藤渕 航
産業技術総合研究所生命情報工学研究センター
-
ポール ホートン
独立行政法人 産業技術総合研究所 生命情報科学研究センター
-
浅井 潔
東京大学大学院新領域創成科学研究科:産総研生命情報工学研究センター
-
加藤 毅
産総研 生命情報科学研究センター
-
三浦 康
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
村田 幸生
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
浅井 潔
産総研 生命情報科学研究センター
-
ホートン ポール
東北大学大学院生体調節外科
-
藤渕 航
東北大学大学院生体調節外科
-
津田 宏治
東北大学大学院生体調節外科
-
ホートン ポール
産総研 生命情報科学研究センター
-
津田 宏治
産業総合研究所
-
藤渕 航
産業技術総合研究所 生命情報工学研究センター
-
津田 宏治
産業技術総合研究所生命情報工学研究センター:科学技術振興機構
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