WEKO3
アイテム
発現量データを用いた相関係数によるタンパク質の複合的な相互作用の推定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/61423
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6142392378b43-bbf3-47f2-b6b1-db0f027cfe47
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-BIO09016002 (946.5 kB)
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Copyright (c) 2009 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-02-26 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 発現量データを用いた相関係数によるタンパク質の複合的な相互作用の推定 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Predicting Combinatorial Interaction of Proteins using Correlation Coefficient from Protein Expression Data | |||||||
| 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 | ||||||||
| 和歌山大学大学院システム工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学システム工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学システム工学部 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 和歌山大学システム工学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Systems Engineering, Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Systems Engineering, Wakayama University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Systems Engineering, Wakayama University | ||||||||
| 著者名 |
村上, 翔
吉廣, 卓哉
井上, 悦子
中川, 優
× 村上, 翔 吉廣, 卓哉 井上, 悦子 中川, 優
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| 著者名(英) |
Sho, Murakami
Takuya, Yoshihiro
Etsuko, Inoue
Masaru, Nakagawa
× Sho, Murakami Takuya, Yoshihiro Etsuko, Inoue Masaru, Nakagawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では，タンパク質の発現量データを用いて，タンパク質の複合的な相互作用を推定するデータマイニング手法を提案する．提案手法では，複数のタンパク質が複合体を作り別のタンパク質へ作用する相互作用モデルを想定し，相関係数を用いて相互作用するタンパク質の組合せを抽出する．ベイジアンネットワーク等の従来手法と比較して，サンプル数が少なくても適用可能である特徴がある．また，提案手法を実際のタンパク質発現量データに適用し有用性を評価する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we propose a data mining technique to retrieve combinatorial interactions of proteins from expression data of proteins. In our proposal, we suppose the interaction model that two or more proteins are unified into one complex protein and it acts on another protein, and we predict the interaction using correlation coefficient. Our method has a feature that we can apply it even if the number of available expression samples is not so large, compared with other existing methods such as Bayesian networks. We evaluate our method with real protein expression data and report about it． | |||||||
| 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 2009, 号 25(2009-BIO-16), p. 5-8, 発行日 2009-02-26 |
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| 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 | |||||||
