複数生物種ネットワークの同時予測:半教師つき学習によるアプローチ

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概要

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• 従来、生体ネットワークの予測は、遺伝子発現などの個々の生物種のもつ情報をもとに、種別に行われてきた。これに対し、本研究では 「リンク伝搬法」 と名付けた半教師つき学習法によって、複数の生物種のネットワークを同時に予測する方法を提案する。各生物種のもつ情報として遺伝子発現の類似度を、生物種間をまたぐ情報としてアミノ酸配列の類似度を用いて、C. elegans、H. pylori および S. cerevisiae のネットワークの同時予測を行い、ペアワイズ SVM などの既存手法を精度と速度の両面において上回ることを示す。

• 2010-06-11

著者

• 鹿島 久嗣

  東京大学

• 津田 宏治

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター

• 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

• 杉山 将

  東京工業大学

• 加藤 毅

  東京大学大学院新領域創成科学研究科

• 加藤 毅

  東京大学

• 山西 芳裕

  パリ国立高等鉱業学校

• 津田 宏治

  産業総合研究所

• 津田 宏治

  産業技術総合研究所生命情報工学研究センター:科学技術振興機構

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