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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2018
  4. 2018-BIO-53

スペクトラルグラフ理論を応用した1細胞RNA-seqデータのトップダウン型クラスタリング

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/186588
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/186588
cf387aea-717a-4fd9-b252-457d7501a904
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO18053011.pdf IPSJ-BIO18053011.pdf (211.7 kB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2018-03-02
タイトル
タイトル スペクトラルグラフ理論を応用した1細胞RNA-seqデータのトップダウン型クラスタリング
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
大阪大学医学部
著者所属
大阪大学医学部/大阪大学大学院医学系研究科
著者所属
大阪大学医学部/大阪大学大学院医学系研究科
著者所属(英)
en
Faculty of Medicine, Osaka University
著者所属(英)
en
Faculty of Medicine, Osaka University / Graduate School of Medicine, Osaka University
著者所属(英)
en
Faculty of Medicine, Osaka University / Graduate School of Medicine, Osaka University
著者名 蒲原, 純

× 蒲原, 純

蒲原, 純

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加藤, 有己

× 加藤, 有己

加藤, 有己

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河原, 行郎

× 河原, 行郎

河原, 行郎

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,1 細胞単位での RNA シークエンシング技術 (RNA-seq) が確立され,細胞の遺伝子発現レベルがトランスクリプトーム網羅的に説明できるようになった.古典的な教師なし学習により,与えられた細胞集団を発現データに基づき既知の範疇である程度クラスタリングできるものの,1 細胞発現データにはノイズやドロップアウトが存在するため,高精度の細胞分類を行うためには高度な数理的手法が必要である.本稿では,1 細胞 RNA-seq データに対し,トップダウン型の階層的クラスタリングを行うアルゴリズムを提案する.ここで,スペクトラルグラフ理論を応用し,細胞集団からなる重み付きグラフを 2 つの同質な部分集団に分割するための最小カットの計算を再帰的に実行する.公開されている1細胞 RNA-seq データセットを用いて提案手法を評価したところ,良いクラスタリング精度を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12055912
書誌情報 研究報告バイオ情報学(BIO)

巻 2018-BIO-53, 号 11, p. 1-2, 発行日 2018-03-02
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8590
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 02:32:18.706205
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