最近傍分類器の分類誤差を用いた遺伝子グループの有意性検定に関する一考察(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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マイクロアレイによる発現解析データを生物情報データベースと関連づけて解釈することの重要性が認識されつつある.そのような必要性から,パスウェイなどにより定義された遺伝子のグループをひとまとまりとして捉え,その有意性を評価するための統計的検定法の確立が望まれている.本報告では遺伝子グループの有意性検定の1アプローチとして,最近傍判別器の分類誤差を統計量に用いる方法を提案する.提案するアプローチは,従来のものよりも計算コストが低く,さまざまな発現パターンの違いを検出できるという特長を持つ.シミュレーシヨンによる検出力の評価とマイクロアレイデータへの適用実験を通して,提案するアプローチの有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-06-07
著者
-
瀬戸 加大
愛知がんセンター遺伝子医療研究部
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター研究所 遺伝子医療研究部
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター研究所
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター遺伝子医療研究部
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター遺伝医療研究部
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター研究所 分子腫瘍学部
-
竹内 一郎
名古屋工業大学
-
竹内 一郎
三重大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
林 真太郎
三重大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
勝呂 幸
愛知県がんセンター研究所遺伝子医療研究部
-
瀬戸 加大
愛知県がんセンター研究所・化学療法部
-
竹内 一郎
名古屋工業大学情報工学科
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