| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-06-15 13:50
ネットワーク型雑音除去によるマイクロアレイデータからの薬剤耐性予測
○加藤 毅（東大）・三浦 康・村田幸生（東北大）・浅井 潔（東大）・ポール ホートン・藤渕 航・津田宏治（産総研） |
| 抄録 |
（和） |
マイクロアレイデータから抗がん剤の耐性を予測するのは難しいタスクである．その理由のひとつにマイクロアレイデータが多くの雑音を含んでいること
があげられる．本論文ではオフ部分空間雑音除去法を拡張して配列相同性やたんぱく質相互作用などから得られる非一様なネットワークデータを利用して
雑音を除去する方法を提案する．実験により，薬剤耐性予測にこの雑音除去法を組み合わせると，予測性能が向上することを示す． |
| （英） |
Prediction of human cell response to anti-cancer drugs (compounds) from microarray data is a challenging problem, due to the noise properties of microarrays as well as the high variance of living cell responses to drugs. Hence there is a strong need for more practical and robust methods than standard methods for real-value prediction. We devised an extended version of the off-subspace noise-reduction (de-noising) method to incorporate heterogeneous network data such as sequence similarity or protein protein interactions into a single framework. Experimental results show that prediction performance is improved by combining a prediction method with our de-noising method. |
| キーワード |
（和） |
マイクロアレイデータ / 抗がん剤 / ネットワーク / オフ部分空間雑音除去法 / / / / |
| （英） |
microarray data / anti-cancer drugs / network / off-subspace de-noising method / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 101, NC2006-16, pp. 43-48, 2006年6月. |
| 資料番号 |
NC2006-16 |
| 発行日 |
2006-06-08 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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