超高次元時系列データからの遺伝子ネットワーク推定について
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概要
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本報告では、時系列に観測されるマイクロアレイデータからベクトル自己回帰モデルに基づいて遺伝子ネットワークを推定する問題を考える。ベクトル自己回帰モデルは、多変量時系列における変数間の依存関係を明示的に記述したモデルであり、モデルの係数行列により、Grangerによって定義される因果関係が与えられる。実際の問題においては、超高次元時系列データから係数行列の推定、特に係数行列のどの要素が0になるかを推定することが本質的な問題である。以上の問題に対し、係数行列のパラメータを再帰的に推定する新しい正則化法を提案し、それにより遺伝子ネットワークを推定する手法について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-11
著者
-
井元 清哉
東京大学医科学研究所
-
元 清哉
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
-
井元 清哉
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
-
宮野 悟
東京大学医科学研究所
-
宮野 悟
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
-
宮野 悟
科学技術振興事業団erato北野共生システムプロジェクト
-
島村 徹平
東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター
-
宮野 悟
東京大学 医科学研究所 ヒトゲノム解析センター
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