Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
次世代シーケンサーを始め, 質量分析や画像解析の発達により膨大かつヘテロながんビッグデータが集積しており, それらの解析技術基盤が課題となっている. 一方, 統計科学の分野でもデータ中心的な転回期を迎えつつあり, 従来の多変量解析における数値行列型データに加え,各観測値がヒストグラムや関数, 木構造, 画像といった多種多様なデータ表現に対する解析方法; オブジェクト指向型データ解析法が広がりを見せつつある. 本研究課題では, 多様ながんビッグデータを駆使して複雑極まりないがんのエコシステムを攻略すべく, オブジェクト指向型データ解析のための基盤構築を行い、当該年度は特に、がんのサブクローン進化構造の推定手法とその分類手法に関して木構造値データ解析の観点から理論的な研究を行い, がん進化の複雑なトポロジー構造を単純なユークリッド空間へ埋め込めることを数理的に証明し, そのためのアルゴリズム開発を行った。また, 多種のシミュレーション実験を行い、これまでに知られている多くのサブクローン進化構造の分類が可能であることを示した.
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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All Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results, Peer Reviewed: 5 results, Open Access: 4 results, Acknowledgement Compliant: 1 results) Presentation (4 results) (of which Invited: 4 results) Remarks (1 results)
Cell Reports
Volume: 22 Issue: 2 Pages: 546-556
10.1016/j.celrep.2017.12.057
120006460050
PLoS Comput Biol.
Volume: 13(5) Issue: 5 Pages: 1005509-1005509
10.1371/journal.pcbi.1005509
Cancer Research
Volume: 78 Issue: 4 Pages: 1044-1057
10.1158/0008-5472.can-17-1904
Bioinformatics
Volume: 印刷中 Issue: 15 Pages: 1-8
10.1093/bioinformatics/btw138
Sci Rep
Volume: 6 Issue: 1 Pages: 22784-22784
10.1038/srep22784
https://github.com/ymatts/phyC
