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逆問題解決型特異的因子・属性分類特徴量計量システムの実現

逆向问题求解型特定因素/属性分类特征测量系统的实现

基本信息

批准号：
19J20660
负责人：
引地志織
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Tokyo Medical University (2021)Keio University (2019-2020)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2021年度の「逆問題解決型特異的因子・属性分類特徴量計量システム」に関する研究課題について，以下の3点を中心に，生命科学分野の多次元パラメータを持つ実データを対象とした研究・開発・評価を行い，事象発生原因となる特徴量を発見・認知するデータ解析システムを構築した．情報工学分野からの生命科学データベース構築，知識発見方式の定式化という研究切り口だけではなく，乳がんの5年転移や遺伝子オントロジーという生命科学的・医学的に重要となる指標を対象とした変数選択，数理モデル構築に関する研究も行い，日本癌学会や国際メタボローム学会にて発表を行った．1)セマンティック・コンピューティングに向けた事象原因探究手法の開発：腸内細菌の保有率を示す次世代シーケンサーデータを対象に，複数の属性の連続性と分布から，属性分類可能な部分空間を生成・記憶する新たなデータマイニング方式に必要な演算セットを定義し，代数系を構築した．2)機械学習に向けた事象原因探究手法の開発：乳がんの遺伝子発現量を示すマイクロアレイデータを対象に，変数セット（数，種類，多重共線性）と実験手法（学習・検証データ分割と数理モデル構築）を考慮することで，変数間の相関量を測る分散拡大係数と，少ない観測情報で予測する多重ロジスティック回帰モデルを用いて，最小限の遺伝子セットを選択することが可能となった．3)生命科学分野における事象原因探究の意義の評価：本研究により定式化された特異的因子計量方式（Purity Computing）により，任意のヒト属性に対する複数の集合から1つの集合を識別・分類する部分空間（細菌種）の特徴量計量が可能となった．新たな変数選択手法（Correlation-centered Variable Selection）により，5年転移を既存の類似手法よりも少数かつ高い精度で予測できる遺伝子セットの選択が可能となった．

The 2021 "Inverse Problem Solving Type-Specific Factor and Attribute Classification Special Quantitative Measurement System" research project is based on the following three points, which are divided into many areas of life sciences.元パラメータを志つ実データを対相とした Research, Kaihāi, Commentary, 価を行い, Things The cause of the disease is the analysis of the special characteristics and the amount of the disease. The information engineering branch field and the life science department are structured and the knowledge development method is formalized.うStudy on the cutting of the mouth The most important indicators of life science and medicine are selected as the number of indicators, and the mathematical structure is constructedに关する Research も行い, Japanese Cancer Society や国际メタボローム Society にて発 table を行った． 1) セマンティック・コンピューティングに向けたThe cause of the incident is revealed発: The retention rate of intestinal bacteria indicates the next generation of bacteria, plural form The properties and distribution of attributes are possible, the attribute classification is possible, the partial space is generated and remembered, the new method is necessary, the calculation method is necessary, and the algebraic system is constructed. 2) Mechanical learning is a method of exploring the causes of events: the method of exploring the causes of events is as follows:ータを対肖に, 変数セット (number, type, multicollinearity) and と実験 technique (learning・検 proves データ segmentation and mathematical theory モデルCONSTRUCTION) することで, the correlation quantity between the values is measured and dispersed, the large coefficient is と, and the small amount of prediction information is predicted するMultiple ロジスティック帰モデルを use いて, the minimum limit の伝子セットを选択することがpossible となった． 3) Comment on the significance of exploring the causes of events in the field of life sciences: This study formulated a specific factor measurement method (Purity Computing) により, arbitrary のヒト attribute に対するのSET から1 つのSET をidentification・classification するpartial space (bacterial species) のspecial 徴quantification がpossible となった. New Correlation-centered Variable Selection), 5 years ago, the existing similar techniques are small, and the accuracy is high, the prediction is predictable, the selection is possible, and the selection is possible.