異種ネットワーク統合によるタンパク質機能予測
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概要
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今日では,分子生物学で用いるデータは非常に巨大化しており,また,データの種類も多種多様である.これまでは,これらのデータを解析するために,しばしばカーネル法と呼ばれる解析法が試みられてきた.しかし,カーネル法は多くのメモリと計算量が必要である.本発表では,小さいメモリで高速に計算するために,データをネットワークであらわし,それらから自動的に取捨選択してクラス分類を行う算法を提案する.提案法をタンパク質の機能を予測する実問題を使った実験結果を通して,従来法と同等な予測性能を持ちながら,30倍以上高速であることを示す.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-11
著者
-
鹿島 久嗣
東京大学
-
杉山 将
東京工業大学計算工学専攻
-
杉山 将
東京工業大学情報理工学研究科
-
加藤 毅
お茶の水女子大学
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鹿島 久嗣
IBM東京基礎研究所
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杉山 将
東京工業大学
-
加藤 毅
東京大学
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