@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241330,
 author = {田口, 善弘 and ターキー, ターキー},
 issue = {2},
 month = {Nov},
 note = {この論文では，マウス肝臓と脾臓の遺伝子発現プロファイルデータセットにテンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法アプローチを適用し，COVID-19 感染の原因となる新しいコロナウイルス株 SARS-CoV-2 の感染によって発現が変化した遺伝子をより深く理解することを目指しています．テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法は，コロナウイルス感染において重要な役割を果たすことが知られている orf1ab，ポリタンパク質，3C 様プロテアーゼとタンパク質-タンパク質相互作用が豊富な 134 個の遺伝子を選択し，これらの 134 個の遺伝子がコロナウイルス感染プロセスを表す可能性を示唆しています．その後，公開データベースに基づいて，選択された 134 個の遺伝子の発現を標的とする化合物を選択しました．同定された薬物化合物は，主に既知の抗ウイルス薬に関連しており，そのいくつかは，COVID-19 の治療のための候補薬を特定するために，in silico 法で事前にスクリーニングされたものにも含まれていました．},
 title = {マウス肝炎ウイルス感染の遺伝子発現へのテンソル分解の適用によるSARS-CoV-2感染関連重要ヒト遺伝子と有効な薬剤の同定},
 year = {2024}
}