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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2025
  4. 2025-BIO-82

ゲノム解析における射影手法:テンソル分解と主成分分析の特徴選択ツールとしての理論的根拠

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2002711
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2002711
18e15bb4-a4eb-4123-867f-b51446897dc4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO25082035.pdf IPSJ-BIO25082035.pdf (882.1 KB)
 2027年6月14日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, BIO:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2025-06-14
タイトル
言語 ja
タイトル ゲノム解析における射影手法:テンソル分解と主成分分析の特徴選択ツールとしての理論的根拠
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 バイオ情報学(IPSJ-BIO)1
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
中央大学
著者所属
キング・アブドゥルアズィーズ大学
著者名 田口,善弘

× 田口,善弘

田口,善弘

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ターキー,ターキー

× ターキー,ターキー

ターキー,ターキー

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本レポートは、Y-h. TaguchiとTurki Turkiによる論文「Projection in genomic analysis: A theoretical basis to rationalize tensor decomposition and principal component analysis as feature selection tools [1]」を基に、ゲノム解析における射影追跡(PP)、主成分分析(PCA)、およびテンソル分解(TD)に基づく非教師特徴抽出(FE)の理論的根拠をまとめる。これらの手法は、統計的検定に基づく従来の手法と比較して優れた性能を示すが、その理由は不明であった。本研究では、PPを用いてPCAおよびTDの成功を理論的に説明し、3つのデータセット(腎臓がんのバイオマーカー特定とCOVID-19の創薬)への適用を通じて検証する。結果として、PCAおよびTDがK-meansクラスタリングのセントロイド部分空間に対応し、生物学的に意味のある遺伝子選択を可能にすることが示された。また、シャッフリングによるヌル分布を用いた検証により、閾値の妥当性が確認された。
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 2025-BIO-82, 号 35, p. 1-5, 発行日 2025-06-14
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 2025-06-09 02:38:20.774639
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