| 研究課題/領域番号 |
17K00417
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
田口 善弘 中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | テンソル分解 / 教師無し学習 / 変数選択 / 遺伝子発現プロファイル / マルチオミックス / インシリコ創薬 / バイオマーカー / ＡＩ創薬 / エピジェネティクス / テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択 / AI創薬 / 社会性昆虫 / 乳がん / マルチビューデータ / 心的外傷後ストレス障害 / 心臓病 / 生体生命情報学 |
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| 研究成果の概要 |
この３年間では、「テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法」を提案し、手法を提案する論文を書き、また、同手法について３００頁超の英語の単著を世界的に有名な学術書の出版社であるシュプリンガー社から出版することができたのが最大の成果である。また、この研究内容について、台湾の國立交通大学統計学研究所の王秀瑛教授、同じく台湾の亜州大学の呉家樂教授、キング・アブドゥルアズィーズ大学のTurki Turki教授などと国際共同研究で多くの論文を刊行することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法はインシリコ創薬、バイオマーカー探索、疾患原因遺伝子の探索などに広く使えることが３年間の研究で判明した。また、この方法について成書を英文で書いたことにより、この方法が世界的に広まって学術の進歩に多く貢献することが期待される。
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