ディープラーニングを用いた大規模配列データからの階層的特徴抽出

• 研究課題/領域番号: 26330328
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 生命・健康・医療情報学
• 研究機関: 金沢大学
• 研究代表者: 佐藤 賢二 金沢大学, 電子情報学系, 教授 (10215783)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2018-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2017年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: テキスト分類 / 畳み込みニューラルネットワーク / スプライス部位 / プロモータ / 単語埋め込み / 次世代シーケンサ / ゲノム配列決定 / ヒストン修飾 / プロモータ配列 / バイオインフォマティクス / ディープラーニング

研究成果の概要

塩基配列や、それから転写・翻訳されてできるアミノ酸配列を解析する際、分子生物学の知識に大きく依存した従来的な方法では、ある程度予想可能な事実しか発見できないという限界があった。本研究ではディープラーニングを含む各種の機械学習手法を用いることで、大規模な配列データから道の階層的な特徴を抽出することが可能であることを明らかにした。

研究成果

• [雑誌論文] Combined Use of k-Mer Numerical Features and Position-Specific Categorical Features in Fixed-Length DNA Sequence Classification (2017)
  • 著者名/発表者名: Phan,D., Nguyen,N.G., Lumbanraja,F.R., Faisal,M.R., Abapihi,B., Purnama,B., Delimayanti,M.K., Kubo,M., Satou,K.
  • 雑誌名: Journal of Biomedical Science and Engineering 巻: 10 ページ: 390-401
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] DNA Sequence Classification by Convolutional Neural Network (2016)
  • 著者名/発表者名: Nguyen,N.G., Tran,V.A., Ngo,D.L., Phan,D., Lumbanraja,F.R., Faisal,M.R., Abapihi,B., Kubo,M., Satou,K.
  • 雑誌名: Journal of Biomedical Science and Engineering 巻: 9 号: 05 ページ: 280-286
  • DOI: 10.4236/jbise.2016.95021
  • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
• [雑誌論文] Application of Word Embedding to Drug Repositioning (2016)
  • 著者名/発表者名: Ngo, D.L., Yamamoto, N., Tran, V.A., Nguyen, N.G., Phan, D., Lumbanraja, F.R, Kubo, M., Satou, K.
  • 雑誌名: Journal of Biomedical Science and Engineering 巻: 9 号: 01 ページ: 7-16
  • DOI: 10.4236/jbise.2016.91002
  • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり