@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225245,
 author = {古賀, 吏 and 丸山, 修},
 issue = {22},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2023}
}