| 研究課題/領域番号 |
26330330
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
丸山 修 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (20282519)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2014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 | 正則化 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / タンパク質複合体 / ガウス分布 / ベイズ推定 / タンパク質間相互作用 / 教師付き学習 / べき法則 / 混合正則化 / モデリング / バイオインフォマティクス / 相互排他 / ガウス分布のベイズ推定 / サンプリング / マルコフ連鎖モンテカルロ / 遺伝子発現ネットワーク / ガウシアン・グラフィカル・モデル |
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| 研究成果の概要 |
正則化モデリングとマルコフ連鎖モンテカルロ法に基づく最適化を軸に，タンパク質複合体予測問題とガウス分布のベイズ推定問題に対して成果を得ることが出来た．とくに，タンパク質複合体予測問題に関しては，相互に排他的なタンパク質間相互作用に基づく正則化項の有効性の検証やサイズ２，３の小さいタンパク質複合体の教師付き学習の手法の開発など様々な角度から研究を展開した．
さらに，タンパク質複合体予測問題の挑戦的課題である「個々のタンパク質複合体同士が共通のタンパク質を共有すること」を制御する正則化項のモデル化に取り組み，実施した計算機実験において，その提案手法は既存手法よりも優れた予測率することを報告している．
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