@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00078721,
 author = {露﨑, 弘毅 and 富永, 大介 and 權, 娟大 and 宮崎, 智 and Koki, Tsuyuzaki and Daisuke, Tominaga and Yeondae, Kwon and Satoru, Miyazaki},
 issue = {4},
 month = {Nov},
 note = {DNA マイクロアレイの遺伝子発現データから、真に生物学的に繋がりがある遺伝子群を選択的に検出するのは未だ難しい問題であり、今後も更なる発展が求められている。近年では大量の遺伝子発現データが個人レベルで取得可能となってきた。そこで本研究では、複数の比較実験データを統合したメタデータセットから得られる実験側で見た変動と遺伝子側で見た変動を利用し、両方向で発現変動を判定する、two-way AIC という手法を開発した。two-way AIC と他の統計手法を比較したところ、どの手法よりも two-way AIC は特異度が高く、また超幾何分布の値が低かった。そのため two-way AIC は機能的に繋がりがある遺伝子群を選択的に検出する能力に優れているということが示された。, Detection of gene clusters which truly have biological relationship from DNA microarray data sets is still a difficult problem. Recently, many different microarray data are publicly available. In this paper, we built the integrated microarray data meta-data sets composed by multiple comparative experiment data and developed a method, called two-way AIC, which makes use of experiment's differential and gene's differential to detect differentially expressed genes. Compared to other methods, two-way AIC has high specificity and low hypergeometric p-value. In conclusion, two-way AIC is superior to any other methods in terms of selective detection of gene clusters which have biological relationship.},
 title = {Two-way AIC:マイクロアレイデータに基づく発現量変動遺伝子検出の新手法},
 year = {2011}
}