Dirichlet過程と変分Bayes法による交叉率推定(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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ヒトゲノムが解明され,ゲノム配列と形質にはどのような関連があるか,様々な研究がなされている.その中でも薬剤感受性や疾患との関連解析は,オーダーメイド医療の実現に向けた大きな課題である.現在では,これらの関連解析は,haplotype blockと比較する方が効率的であると知られてきている.したがってhaplotype blockを推定するために,組換hot spotを正しく検出することは大変重要である.本報告では組換hot spotを検出する為に,各SNP間における交叉率の推定を行う.従来の推定手法として,EMアルゴリズムが挙げられる.しかし,EMアルゴリズムでは局所解への収束が疑われることや,最適な混合数の選択が難しいという課題があった.そこで本報告では,Dirichlet過程(DP)と変分Bayes法(VB)を用いた推定手法を提案する.これらを用いることで,混合数を自動推定した.
- 2011-11-02
著者
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
村田 昇
早稲田大学
-
井上 真郷
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
村田 昇
早稲田大学大学院 理工学研究科 電気・情報生命専攻
-
蓬田 裕菜
早稲田大学大学院先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
蓬田 裕菜
早稲田大学大学院 先進理工学研究科 電気・情報生命専攻
-
井上 真郷
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
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