効率的なモデル選択手法の開発とデータ構造発見への応用
Project/Area Number |
21700318
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Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
Statistical science
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Research Institution | Yamagata University |
Principal Investigator |
植木 優夫 Yamagata University, 医学部, 助教 (10515860)
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Project Period (FY) |
2009 – 2011
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2011)
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Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2011: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2010: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2009: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | モデル選択 / 変数選択 / ゲノムワイド関連解析 / 遺伝子間相互作用解析 / ノンパラメトリック回帰 / ブートストラップ |
Research Abstract |
SNP関連解析において現在主に用いられている検定ベースの手法を遺伝子間相互作用に用いることは、検定の多重性により過度に保守的になりうる。さらに30万から100万個のSNP全組み合わせを考慮することは計算量の爆発的増加を伴い、実行可能性も深刻な問題である。そのひとつの可能な解決策として超高次元変数選択のアプローチを採用した。具体的にはFan and Lv(2008, J. R. Statist. Soc. B)およびFan,Samworth and Wu(2009, J. Mach. Learn. Res.)により提案されたSure Independence Screening法を遺伝子間相互作用の検出用に応用し、申請者が開発した手法であるSmooth-threshold Estimating Eqation法(Ueki 2009, Biometrika)を組み合わせたアルゴリズムを設計した。実装を完了し、これによりWTCCCのSNP-GWAS疾患データを分析し、現在、結果の検討に入っている。 今後はより多様なデータを分析するために機能を追加していく。例えば、欠損データへの対応、量的形質の分析、さらには環境との相互作用への拡張などを考えている。同時に、統計手法の理論的な考察を通じて、アルゴリズムの有効性の向上を目指す。特に、遺伝疫学モデルの詳細な検討を行い、GWASデータの分析に適した新たな統計手法の構築を狙う。
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)