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  1. 研究報告
  2. バイオ情報学(BIO)
  3. 2023
  4. 2023-BIO-73

エンハンサー・プロモーター間相互作用の負例生成手法とその評価

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225245
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225245
6812908e-874b-4151-9142-2bfcefd1564a
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-BIO23073022.pdf IPSJ-BIO23073022.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-03-02
タイトル
タイトル エンハンサー・プロモーター間相互作用の負例生成手法とその評価
言語
言語 jpn
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
九州大学芸術工学府
著者所属
九州大学大学院芸術工学研究院
著者所属(英)
en
School of Design, Kyushu Uniersity
著者所属(英)
en
Faculty of Design, Kyushu Uniersity
著者名 古賀, 吏

× 古賀, 吏

古賀, 吏

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丸山, 修

× 丸山, 修

丸山, 修

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は,エンハンサー・プロモーター間相互作用の分類器の学習に必要となる負例が満たすべき条件を提案し,そのような負例を生成する手法として最大フロー問題に還元する方法を提案する.その結果,生成された負例は,課した条件をある程度満たしており,さらにその負例を用いた既存のエンハンサー・プロモーター間相互作用予測手法による予測は,従来の負例を用いた場合に比べ予測精度が向上することが分かった.
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 2023-BIO-73, 号 22, p. 1-3, 発行日 2023-03-02
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 2025-01-19 12:52:08.893495
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