| 研究課題/領域番号 |
23700274
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 青山学院大学 (2013)
学習院大学 (2011-2012) |
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研究代表者 |
鏑木 崇史 青山学院大学, 理工学部, 助教 (10468861)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2012年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2011年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | バイオインフォマティクス / ベイズ学習 / 隠れマルコフモデル / ベイジアンネットワーク / ノンパラメトリックベイズモデル / タンパク質機能予測 / 遺伝子発現データ / 時系列データ解析 / 機械学習 / ベイジアン年ットワークモデル / ベイジアンネットワークモデル |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、無限要素を持つノンパラメトリックベイズモデルを適用して、タンパク質機能予測問題と遺伝子制御ネットワーク構造予測問題へ適用することを目標とした。タンパク質機能予測には隠れマルコフモデル(HMM)とベイジアンネットワーク(BN)の複合数理モデルを無限混合拡張したアルゴリズムを、遺伝子発現ネットワークのモデル設計にノンパラメトリックモデルとダイナミックベイジアンネットワークを用いて構築されたベイズ的枠組みを,リバーシブルジャンプマルコフ連鎖モンテカルロ法 (RJMCMC 法) を用いることで推定する手法をそれぞれ提案した。
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