研究課題
基盤研究(C)
質量分析計からの二次元蛋白データは、相関構造を持ったTOF/MSデータの集合であり、蛋白発現プロファイルの関数データの抽出にはinhomogeneously smoothな関数の平滑化が必要である。このため、不連続点あるいは微分不能な点を含む目的関数を、ノイズを含んだデータから推定するのに適したadaptive free-knot splineの理論的研究およびプログラム開発を行った。また、蛋白発現データを微分不能な点を持つ確率分布から得られたものと解釈し、きわめて特異な確率密度関数の推定問題として研究した。さらにこれらを用いた判別問題への応用も検討したこれら不均一な滑らかさを持つ関数データの抽出、確率密度関数の推定、判別問題の解決は、多重節点を持つスプライン関数を用いてモデル化された。スプライン関数のtuning parameterである節点の最適化は、適応型モデル選択基準 (adaptive model selection criterion) を最適化することで行われた。この最適化問題は複雑な非線形問題となるが、遺伝的アルゴリズムを適用することで、大域的な最適解を探索することで解決した研究の成果は、日本癌学会学術総会、統計関連学会連合大会などの国内学会、および、台北大学で行われた中国統計学会、日本統計学会、韓国統計学会合同のjoint statistical conference of CSA-JSS-KSSでの招待講演で報告した。また主要研究成果は論文発表のため投稿準備中である
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すべて 雑誌論文 (23件) (うち査読あり 17件) 学会発表 (19件)
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