Zipf事前分布を用いたマウス核内受容体遺伝子発現制御ネットワーク予測アルゴリズムのモンテカルロ法による実装
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概要
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本講演では、ベイジアンネットワークモデルを用いてマウス核内受容体の遺伝子発現ネットワーク構造を予測するアルゴリズムを説明する。これらの遺伝子は複数の疾患にかかわることが報告されているが、ネットワーク構造は未だに十分解明されていない。提案アルゴリズムではグラフを構成するリンクが Zipf 分布に従うものと考え、ベイズ的枠組みで定式化し、交換モンテカルロ法により実装した。数値実験で提案アルゴリズムの精度を検証したのち、生物学的観点からも考察を行う。
- 2010-06-11
著者
-
君和田 友美
東京慈恵会医科大学 脳神経外科
-
和田 圭司
国立精神神経センター神経研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
松本 隆
Department Of Electronical Engineering Waseda University
-
和田 圭司
国立精神・神経センター 神経研究所
-
和田 圭司
東京大学 獣医実動
-
和田 圭司
国立精神・神経センター神経研究所
-
和田 圭司
National Center Of Neurology And Psychiatry
-
北村 悠輔
Waseda University
-
君和田 友美
National Center of Neurology and Psychiatry
-
丸山 隼
Waseda University
-
鏑木 崇史
Gakushuin University
-
松本 隆
Waseda University
-
松本 隆
早稲田大学大学院電気・情報生命専攻
-
和田 圭司
国立精神・神経医療研究センター神経研究所
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