| 講演名 | 2014/6/18 無限次数多重検定法へのグラフ制約の導入とゲノムワイド関連解析への応用(機械学習によるバイオデータマインニング,一般) 齊藤 有紀, 寺田 愛花, 瀬々 潤, |
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| 抄録(和) | ゲノムワイドなデータが容易に観測できるようになり,遺伝子毎,あるいは,1塩基多型(SNPs)毎に検定を行う解析も頻繁に行われている.この解析の中で問題になるのが,検定結果の偽陽性であり,これを抑えるためにBonferroni補正をはじめとした多重検定補正法が利用されている.ところが,単一の遺伝子やSNPsならまだしも,複数の組合せを考えると近似が甘くなり,補正後に有意な結果が現れなくなる事が問題となっていた.この問題に対処する方法として,寺田らは無限次数多重検定法(LAMP)を導入した.ところが,LAMPには,特にゲノムワイド関連解析(GWAS)の様な超大規模なデータへの適用を行おうとすると,実行が終わらない問題点が存在し,応用の幅に限りがあった.そこで本研究では,現実的な時間で超大規模データに対してもLAMPが実行できるよう,取れる組合せに制約をいれる手法の提案を行う.特に遺伝子やタンパク質の間の相互作用情報を元にしたグラフ構造の制約をもうけ,関連性が予想されるSNPの組み合わせのみに注目して解析を行う.これにより探索空間の削減と,偽陽性の発生を抑制することが可能となり,シロイヌナズナのGWASデータの解析が可能となった. |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | Vol.2014-MPS-98 No.4,Vol.2014-BIO-38 No.4 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2014/6/18(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Information-Based Induction Sciences and Machine Learning (IBISML) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 無限次数多重検定法へのグラフ制約の導入とゲノムワイド関連解析への応用(機械学習によるバイオデータマインニング,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 齊藤 有紀 |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学大学院情報理工学研究科 Department of Computer Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 寺田 愛花 |
| 第 2 著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科:日本学術振興会 Department of Computer Science, Ochanomizu University:Japan Society for the Promotion of Science |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 瀬々 潤 |
| 第 3 著者 所属（和/英） | お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科 Department of Computer Science, Ochanomizu University |
| 発表年月日 | 2014/6/18 |
| 資料番号 | Vol.2014-MPS-98 No.4,Vol.2014-BIO-38 No.4 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 105 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |