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質量分析計を用いた蛋白質探索のための統計モデルの研究と癌個別診断の試み

使用质谱仪研究蛋白质发现的统计模型以及个体癌症诊断的尝试

基本信息

批准号：
16700268
负责人：
宮田敏
金额：
$ 1.86万
依托单位：
Japanese Foundation For Cancer Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700268/
关键词：
プロテオーム spline model selection 質量分析計機械学習 adaptive model selection

项目摘要

本研究では質量分析計による蛋白発現データのパターン認識と、治療方法の選択や予後判定の指標となる癌部たんぱく質の同定、およびその判別方法のための統計学的理論モデルの開発を行った。開発した解析モデルは、(1)adaptive free-knot splineを用いた、蛋白発現に対応するピークの同定、(2)検体間でのピーク位置の補正と、表現形によって有意な発言差のある蛋白を抽出するためのスクリーニング、(3)AdaBoost等の判別手法による、表現形関連蛋白質の探索、の三段階からなる。特に(1)のピーク同定のためには、高精度の平滑化を行うため、adaptive model selection criterionをモデル選択基準とし、遺伝的アルゴリズムによる節点配列の最適化を行うデータ適合的なspline関数の推定アルゴリズムを開発し、独自の貢献を行った。開発されたモデルは、財団法人癌研究会において収集された症例(末梢血および組織検体)に適用され、癌種の判別や治療効果予測モデル構築を試みた。また、収集されたデータを保存するためのデータベースを構築し、今後の研究に利用できるよう整理した。研究の成果は日本統計学会誌欧文誌、その他の研究雑誌において論文発表するとともに、Pacific Symposium on Biocomputing 2006 (Hawaii)、International Symposium on Biostatistics (Fukuoka)等の国際学会で報告した。

In this study, quality analysis was used to determine the quality of protein, the recognition of proteinuria, and the selection of treatment methods.となる Cancer Department たんぱく性の同定, およびそのDiscrimination method のためのstatistical theory モデルの开発を行った.开発したanalytic モデルは、(1)adaptive free-knot spline いた, protein 発appears に対応するピークの同定, (2) 検 body でのピーク position のcorrection と, expression form によって有purpose な発语 difference のあるprotein を extraction するためのスクリーニング, (3) AdaBoost and other discrimination techniques による, expression-related protein exploration, and 三级级からなる.特に(1)のピーク同定のためには, high-precision smoothing を行うため, adaptive model selection criterionをモデルselect the benchmark and the optimal node arrangement of the remaining nodes The suitable naspline level for the line is the estimation of the number of the level and the independent contribution of the line. Collected cases of cancer (peripheral blood) collected by the Kaisen Cancer Research Institute and the Cancer Research Association of Japan It is applicable to the tissue body), the identification of cancer types, and the prediction of treatment effect and the construction test of the test.また, collect されたデータをsave するためのデータベースをbuild し, use できるよう organize した for future research. Research results: Japanese Statistical Society Shiowen Chronicle, Japanese Statistical Society Research Paper, Pacific Symposium on Biocomputing 2006 (Hawaii), International Symposium on Biostatistics (Fukuoka) and other international society report.