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  1. 全国大会
  2. 86回
  3. コンピュータと人間社会

機械学習を用いたゲノム多型データによる日本人の出身都道府県の予測

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236955
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236955
d1417ec4-6426-4ecb-b393-9d35cb9966bd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-5ZJ-06.pdf IPSJ-Z86-5ZJ-06.pdf (551.5 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル 機械学習を用いたゲノム多型データによる日本人の出身都道府県の予測
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 コンピュータと人間社会
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東海大
著者所属
ジーンクエスト
著者所属
ジーンクエスト
著者所属
東海大
著者名 松永, 一真

× 松永, 一真

松永, 一真

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野川, 駿

× 野川, 駿

野川, 駿

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齋藤, 憲司

× 齋藤, 憲司

齋藤, 憲司

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今西, 規

× 今西, 規

今西, 規

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 われわれは機械学習を用いて、ゲノム多型データによる日本人の出身都道府県の予測を行った。SNPアレイを用いてタイピングされた約21万6千ヶ所のSNPsデータの対立遺伝子頻度から、各都道府県のジェノタイプ頻度をそれぞれ計算した。ジェノタイプ頻度を基に各都道府県の遺伝子型シミュレーションデータを作成し、これと実際の日本人のゲノム多型データを機械学習にかけた。Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnを用いて複数のモデルで検証し、出身都道府県の予測精度について考察した。その結果、以前に作成したベイズ推定よりも高い正解率を達成することができた。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 691-692, 発行日 2024-03-01
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:03:22.367173
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