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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-12-21 13:25 ニューラルネットワークを用いた遺伝子制御ネットワーク推定法の改善 平井康輝・○黒川弘章（東京工科大）  NLP2009-131 |
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| 抄録 | （和） | 生体において遺伝子の発現はさまざまな要因により制御されていると考えられるが,遺伝子発現の相互関係として制御関係を見出すことが出来るとされている.遺伝子発現の相互作用を表現したモデルを遺伝子制御ネットワークといい,遺伝子制御ネットワークの記述にはさまざまな方法が提案されている.また,遺伝子の発現量を変数とした微分方程式で記述した遺伝子発現量モデルが提案されており,これを用いた遺伝子制御ネットワークの推定方法も提案されている.この手法では,実験から得られた事実に基づいて遺伝子発現量モデルの推定を行なう必要があるが,ニューラルネットワークによる近似を用いる方法が提案されている.本研究ではこのモデルを用いた遺伝子の制御関係の抽出について推定精度を高める方法を提案する.提案方法を小規模なネットワークに適用した場合の結果をシミュレーションによって示し,提案方法の有効性を示す. |
| （英） | The regulatory interaction between gene expressions is considered as a universal mechanism in biological systems and such a mechanism of interactions have been modeled as gene regulatory networks. The gene regulatory networks show a correlation among gene expression. A lot of method to describe gene regulatory networks have been developed. Especially, owing to the technologies such as DNA microarrays which provide a number of time series data of gene expressions, the gene regulatory networks using ordinary differential equations have been proposed and developed in recently. To infer such a gene regulatory networks using ODEs, it is necessary to approximate many unknown functions from the time series data of gene expressions which is obtained experimentally. Here, one of the successful inference method of the gene regulatory networks is the method using neural network to approximate the unknown functions. In this study, we propose an improving method to infer the gene regulatory networks using neural network. Simulation results show the validity of the proposed method. |
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| キーワード | （和） | 遺伝子制御ネットワーク / 微分方程式モデル / ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | gene regulatory network / differential equation model / neural network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 354, NLP2009-131, pp. 27-32, 2009年12月. | |
| 資料番号 | NLP2009-131 | |
| 発行日 | 2009-12-14 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2009-131 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2009-12-21 - 2009-12-21 |
| 開催地（和） | つなぎ温泉 清温荘 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2009-12-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた遺伝子制御ネットワーク推定法の改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving the inference method of gene regulatory networks using neural networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 遺伝子制御ネットワーク / gene regulatory network |
| キーワード(2)（和/英） | 微分方程式モデル / differential equation model |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平井 康輝 / Yasuki Hirai / ヒライ ヤスキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa / クロカワ ヒロアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ. of Tech.) |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2009-12-21 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2009-131 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.354 |
| ページ範囲 | pp.27-32 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2009-12-14 (NLP) |
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