検定多重性とサンプル個性を利用した臨床ラベル関連遺伝子探索(機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
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概要
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異なる臨床ラベルのついた標本群間で平均発現量に差異があるような遺伝子をマイクロアレイデータに基づいて検出する問題において,遺伝子発現パターン間に臨床ラベルに直接対応しない相関がある状況を考慮に入れた新手法を提案する.提案手法では,残差行列(発現行列を標本群間差異で表現した残り)に特異値分解を施すことによって発現パターン間の相関を表現する因子統計量を定義し,これと通常の統計量とを組み合わせて多次元の検定統計量を用意し,経験ベイズ法に基づく検定を適用する.提案手法は,保守的なFDR推定値によって第一種過誤率を制御することができるのみでなく,既存の検定スコアを超える検出力を示した.
- 2008-06-19
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