Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2022-06-20 |
タイトル |
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タイトル |
疾患特異的遺伝子発現データに対する機械学習と教師なしクラスタリングを用いた新しい2段階のドラッグリポジショニング予測法 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A New Approach to Drug Repurposing with Two-Stage Prediction, Machine Learning, and Unsupervised Clustering of Gene Expression |
言語 |
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言語 |
jpn |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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北海道大学院・情報科学・情報生物学研究室 |
著者所属 |
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北海道大学院・情報科学・情報生物学研究室 |
著者所属 |
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北海道大学院・情報科学・情報生物学研究室 |
著者所属 |
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北海道大学院・情報科学・情報生物学研究室 |
著者所属 |
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北海道大学院・情報科学・情報生物学研究室 |
著者所属(英) |
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en |
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Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University |
著者所属(英) |
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Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University |
著者所属(英) |
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Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University |
著者所属(英) |
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Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University |
著者所属(英) |
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en |
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Info. Biol. Lab., Grad. Sch. of IST, Hokkaido University |
著者名 |
丛, 怡
新谷, 美咲
今成, 楓河
長田, 直樹
遠藤, 俊徳
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著者名(英) |
Yi, Cong
Misaki, Shintani
Fuga, Imanari
Naoki, Osada
Toshinori, Endo
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
ドラッグリポジショニングは,複雑な疾患に対する新しい治療法を見つけるための強力な選択肢として,プラネタリーヘルスにとって幅広い重要性を持っている.本研究では,機械学習を用いて新しい 2 段階のドラッグリポジショニング予測法の提案を目的とする.従来報告された方法より,実用化への適用範囲が広く,主観的なスクリーニングによらない発見が期待できる. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10505667 |
書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)
巻 2022-MPS-138,
号 58,
p. 1-3,
発行日 2022-06-20
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8833 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |