遺伝子ネットワークのニューラルネットワークモデル同定法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-03-05
• タイトル: 遺伝子ネットワークのニューラルネットワークモデル同定法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of a Genetic Network Inference Method based on a Neural Network Model
• 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: 鳥取大学工学部
• 著者所属: ＪＦＥ技研株式会社
• 著者所属: ＪＦＥ技研株式会社
• 著者所属: 鳥取大学工学部
• 著者所属: 理化学研究所ゲノム科学総合研究センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): JFE R&D Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): JFE R&D Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): FE R&D Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): RIKEN GSC
• 著者名: 木村, 周平; 園田, 克樹; 山根, 総一郎; 松村, 幸輝; 畠山, 眞里子
• 著者名(英): S., Kimura; K., Sonoda; S., Yamane; K., Matsumura; M., Hatakeyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 連立微分方程式に基づくモデルは様々なダイナミクスを表現することが可能であり，遺伝子ネットワークを記述するために適していると考えられる．これまで連立微分方程式に基づくモデルを利用した多くの遺伝子ネットワーク同定法が提案されてきた．それらの同定法の多くが線形モデルやS-systemモデルといった何らかの固定形式の微分方程式モデルを用いている．本研究ではこのような固定形式の微分方程式モデルではなく，ニューラルネットワークによる微分方程式モデルを用いた遺伝子ネットワーク同定法を提案する．また得られたモデルを解釈するための感度解析に基づく方法も提案する．実験を通して提案手法の有効性を確認する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A model based on a set of differential equations can effectively capture various dynamics. This type of model is therefore ideal for describing genetic networks. Several genetic network inference algorithms based on models of this type have been proposed. Most of these inference methods use models based on a set of differential equations of the fixed form to describe genetic networks. In this study, we propose a new method for the inference of genetic networks. To describe genetic networks, the proposed method does not use models of the fixed form, but uses neural network models. In order to interpret obtained neural network models, we also propose a method based on sensitivity analysis. The effectiveness of the proposed methods is verified through an artificial genetic network inference problem.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12055912
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）; 巻 2007, 号 21(2007-BIO-008), p. 79-84, 発行日 2007-03-05
• 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