@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216922,
 author = {古賀, 吏 and 丸山, 修},
 issue = {12},
 month = {Mar},
 note = {エンハンサー・プロモーター間相互作用は，遺伝子制御において重要なメカニズムである．先行研究のTargetFinderやEP2vecの学習データを染色体単位で分割した交差検証では学習が全くうまく行かないことが報告されており，その原因はTargetFinderの負例の生成方法にあることが指摘されている．本研究では，エンハンサー・プロモーター間相互作用予測問題に対する新しい負例生成手法を提案する．具体的には，与えられた正例の相互作用集合から構成される有向グラフに対する最大フロー問題に還元することにより適切な負例を生成する．生成された負例のほとんどは，本研究で課した制約（正例における各エンハンサーと各プロモーターの出現回数と同程度になること）を満たしていることが分かった．さらに生成された負例を用いた学習では，明らかに予測精度が改善されていることが判明した．},
 title = {エンハンサー・プロモーター間相互作用予測問題に対する負例生成手法の提案},
 year = {2022}
}