@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218628,
 author = {丛, 怡 and 新谷, 美咲 and 今成, 楓河 and 長田, 直樹 and 遠藤, 俊徳 and Yi, Cong and Misaki, Shintani and Fuga, Imanari and Naoki, Osada and Toshinori, Endo},
 issue = {58},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}