| 講演名 | 2008-06-26 検定多重性とサンプル個性を利用した臨床ラベル関連遺伝子探索(学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般) 大羽 成征, 石井 信, |
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| 抄録(和) | 異なる臨床ラベルのついた標本群間で平均発現量に差異があるような遺伝子をマイクロアレイデータに基づいて検出する問題において,遺伝子発現パターン間に臨床ラベルに直接対応しない相関がある状況を考慮に入れた新手法を提案する.提案手法では,残差行列(発現行列を標本群間差異で表現した残り)に特異値分解を施すことによって発現パターン間の相関を表現する因子統計量を定義し,これと通常の統計量とを組み合わせて多次元の検定統計量を用意し,経験ベイズ法に基づく検定を適用する.提案手法は,保守的なFDR推定値によって第一種過誤率を制御することができるのみでなく,既存の検定スコアを超える検出力を示した. |
| 抄録(英) | For better detection of significant genes with differential expression (DE) between different clinical groups based on microarray measurement, we consider, in this study, a situation where expression patterns of significant genes may show correlation which does not directly correspond to the clinical labels. In order to extract the correlation, we defined factor statistics based on a singular value decomposition of a residual matrix, that is, a gene expression profile matrix subtracted by mean differential expressions. We presented a multi-dimensional test statistic consisting of the conventional and the novel statistics, and applied the framework of empirical Bayesian statistical test. This new test had a conservative estimation of false discovery rate (FDR) and exhibited higher power than conventional statistical tests. |
| キーワード(和) | FDR / 遺伝子選択 |
| キーワード(英) | FDR / gene selection |
| 資料番号 | NLP2008-3,NC2008-13 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2008/6/19(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 検定多重性とサンプル個性を利用した臨床ラベル関連遺伝子探索(学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Differential gene discovery with considering characteristic patterns |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | FDR / FDR |
| キーワード(2)（和/英） | 遺伝子選択 / gene selection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大羽 成征 / Shigeyuki OBA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学情報学研究科 Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石井 信 / Shin ISHII |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学情報学研究科 Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 発表年月日 | 2008-06-26 |
| 資料番号 | NLP2008-3,NC2008-13 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 101 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |