@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02010152,
 author = {田口,善弘 and ターキー,ターキー and Taguchi Y-H. and Turki Turki},
 issue = {23},
 month = {Jun},
 note = {本稿は，Taguchi and Turkiによる論文“A tensor decomposition-based integrated analysis applicable to multiple gene expression profiles without sample matching”の内容を，日本語で概説するものである。論文の中心的主張は，複数の遺伝子発現データが，同一個体・同一サンプルの対応関係を持たず，さらに健常・疾患などの共通ラベルすら共有しない場合でも，遺伝子だけを共通軸としてテンソル分解に基づく教師なし特徴抽出（TD-based unsupervised feature extraction; TD-based FE）を用いれば，統合解析が可能になるという点にある。アルツハイマー病（AD）関連のbulk RNA-seq，薬剤処理データ，ABCC1過剰発現データ，さらにscRNA-seqデータに対してこの枠組みを適用し，神経変性疾患関連の遺伝子集合，薬剤再配置候補，転移学習的利用，および単一細胞データに対するメモリ削減効果を示した。},
 title = {サンプル対応のない複数遺伝子発現プロファイルに対するテンソル分解型統合解析の要約},
 year = {2026}
}