文献情報を用いたカーネル法による遺伝子機能アノテーション

概要

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本稿では,文献の情報を基に遺伝子機能を付与する問題に対して,カーネルを用いた機械学習の手法を提案する.生物医学文献の数は膨大であり,また遺伝子の種類も数多くある.そのため,各文献に記された遺伝子に対して遺伝子機能を手作業で付与 (ラベル付け) するには,多大なコストが必要となる.その結果,機械学習を行うために必要な訓練データが,十分に集まらないことが多い.訓練データを必要としない手法として,従来,文字列一致が利用されてきたものの,この手法では,表記の揺れや未知語に対処できないという問題がある.本稿では,付加的な情報を容易かつ効果的に取り込むことができ,計算量的にも優れた性質を持つカーネルを用いることで,これらの問題に対処する.また,マルチラベル分類による遺伝子機能付与を行う際に,各クラスごとに正則化を行うことで,ラベル付きデータの数が特定のクラスに偏っているデータ (不均衡データ) の問題にも対処する.TREC ゲノムトラックのデータを用いた評価実験により,従来手法に対する提案手法の優位性を示す.
2011-02-28