揺らぎを含むタンパク質発現量からのニューラルネットワークによる食品の生理活性値の推定

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概要

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• Recent years, many people is attracted to keep their health through foods. So a simple and speedy method is requested to know what kinds of effects are given by the ingredient in foods for human. However, the effect of ingredient in foods is very complex and have large variance, conventional estimation methods do not be applied for this task. In this report we propose a new method that combined with neural network and synthesis of training data from a few measured values in cells. Simulation results shows that our method succeeds to estimate the physiology activity values for fourteen ingredients in foods with acceptable accuracy.

• 宮崎大学の論文
• 2007-08-30

著者

• 吉原 郁夫

  宮崎大学工学部情報システム工学科

• 山森 一人

  宮崎大学工学部情報システム工学科

• 吉原 郁夫

  宮崎大学工学部

• 佃 晋輔

  ジェイエムテクノロジー

• 山森 一人

  宮崎大・工・情報

• 吉原 邦夫

  宮崎大・工・情報システム

• 山森 一人

  宮崎大・工・情報システム

• 山森 一人

  宮崎大学工学部

• 山森 一人

  宮崎大学工学教育研究部

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