Informatic approach to hypothesis discovery: Finding implicit gene-disease associations
| Project/Area Number |
19700147
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
SEKI Kazuhiro Kobe University, 自然科学系先端融合研究環重点研究部, 助教 (30444566)
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| Project Period (FY) |
2007 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2008: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2007: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,600,000)
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| Keywords | テキストマイニング / 仮説生成 / 仮説発見 / オントロジー / 遺伝的関連 / 全文データ / 情報検索 / 推論ネットワーク |
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| Research Abstract |
本研究では,疾病と遺伝子の関係を遺伝子機能と表現型を介してモデル化し,文献解析による原因遺伝子の予測を試みた.
その結果,従来一般的であった抄録だけを使った場合と比較し,全文データを用いた場合は5%程度の予測性能の向上が見られた.また,オントロジーに記述された概念間の関係を利用して確率パラメタを伝播したとき,システム性能の向上が見られた.
代表的な先行研究と比較した場合も,提案手法の予測性能が最大で20%程度高いことが分かった.
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Report
(3 results)
Research Products
(30 results)
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[Book] IGI Global
Author(s)
Kazuhiro Seki, Javed Mostafa, Kuniaki Uehara
Publisher
Finding Explicit and Implicit Knowledge: Biomedical Text Data Mining. In Leon S.L. Wang and Tzung-Pei Hong (Eds.), Intelligent Soft Computation and Evolving Data Mining: Integrating Advanced Technology.
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