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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2023
  4. 2023-NL-255

トピックモデルによる植物根圏細菌叢解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225288
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/225288
dc734c8b-6286-439f-9c4f-03871dd213e2
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL23255001.pdf IPSJ-NL23255001.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
NL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-03-11
タイトル
タイトル トピックモデルによる植物根圏細菌叢解析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 学習・推定
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
東京工業大学生命理工学院修士課程生命理工学系生命理工学コース
著者所属
東京工業大学情報理工学院
著者名 真壁, 勇那

× 真壁, 勇那

真壁, 勇那

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山村, 雅幸

× 山村, 雅幸

山村, 雅幸

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 植物において,根圏土壌の細菌叢は根の生育によって変化することが分かっている.本研究では Avena strigosa における根圏効果について,統計的手法(多様性解析,ANCOM)とトピックモデルによる解析を試みた.トピックモデルを用いることで,土壌細菌における細菌の集団としての性質を効果的に表現できると期待された.結果, ANCOM では植物に影響されていると考えられる細菌群が検出された.一方,トピックモデルによる解析では機能が既知の細菌群は有意に分類されなかったが,土壌中で支配的な細菌属群の割合の違いによってコミュニティが形成されている可能性が示唆された.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2023-NL-255, 号 1, p. 1-6, 発行日 2023-03-11
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
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 12:51:13.537249
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