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アイテム
複数の短時系列から直接的な因果関係を検出する推論手法の構築とラクトースオペロンモデルへの応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241337
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2413374b3c8c01-62ef-4eae-bae3-9a28ad37f76a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-BIO24080009.pdf (970.6 kB)
2026年11月27日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, BIO:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-11-27 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 複数の短時系列から直接的な因果関係を検出する推論手法の構築とラクトースオペロンモデルへの応用 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Proposal of an inference method for detecting direct causal relationships from multiple short time-series data and its application to a lactose operon model | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立命館大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ritsumeikan University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Ritsumeikan University | ||||||||||
| 著者名 |
大槻, 義洋
× 大槻, 義洋
× 遠里, 由佳子
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| 著者名(英) |
Yoshihiro, Ohtsuki
× Yoshihiro, Ohtsuki
× Yukako, Thsato
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究は，非線形な生化学反応を計測した時系列データから因果関係を推論する手法の確立を目的とする．従来手法である Partial Cross Mapping (PCM)は，2 変数間に直接的な因果関係と，第 3 の変数を介した間接的な因果関係の区別する手法であるが，推論には 200 以上の時系列長が必要であり，生命科学分野の計測では難しい制約になっている．本研究では，PCM に，短い時系列を複数サンプル用いて必要な時系列長を補う方法と，偏相関の信頼区間により因果関係を判定する方法を導入した手法を提案した．提案手法の有効性を，3 変数に拡張したロジスティック方程式や，ラクトースオペロンの数理モデルから得られるシミュレーションデータで検証した． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | The aim of this study is to establish a method for inferring causal relationships from time-series data measured in nonlinear biochemical reactions. The traditional method, Partial Cross Mapping (PCM), distinguishes between direct causal relationships between two variables and indirect causal relationships via a third variables. However, it requires time-series data of more than 200 data points, which is difficult constraint for measurements in the life sciences. We, therefore, proposed a method that uses multiple short time-series datasets to supplement the necessary time-series length in the PCM, and as well as a method that use confidence intervales of partial correlation to determine causality. The effectiveness of the proposed method was validated using simulated data from an extended logistic equation with three variables and a mathematical model of a lactose operon. | |||||||||
| 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 2024-BIO-80, 号 9, p. 1-5, 発行日 2024-11-27 |
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| 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 | |||||||||
