ノンパラメトリックベイジアンT過程アルゴリズムによる時間的構造変化を考慮した遺伝子発現ネットワーク推定
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概要
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本稿では,ノンパラメトリック・ベイズ的枠組みの一つであるT過程を回帰モデルに用いることにより,時間的に構造が変化するダイナミックベイジアンネットワークを推定することを目的とする.特に,実データとして Drosophila melanogaster の遺伝子発現データを用い,生命現象に内在すると考えられる非線形性の依存関係および各成長段階をおける依存関係の変化を考慮した上での遺伝子発現ネットワーク推定を主題とする.全体の推定アルゴリズムを構築するにあたり,リバーシブルジャンプマルコフ連鎖モンテカルロ法 (RJMCMC) の枠組みによる実装を採用している.
- 2012-11-29
著者
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
鏑木 崇史
Gakushuin University
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻
-
松本 隆
早稲田大 理工
-
鈴木 知彦
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
鏑木 崇史
学習院大学計算機センター
-
鈴木 知彦
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
宮下 弘樹
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
中村 拓磨
早稲田大学先進理工学研究科電気・情報生命専攻
-
井田 安俊
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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