研究課題
平成16年度の研究活動の反省から,今年度は次の3グループの調整をして以下のような成果を得た.グループ1はプロテオームのカーブデータに対してピーク値を探索的に求めるアルゴリズムを開発した.これを基にしてアダブーストを援用し,疾病とピークパタンの関連性を予測する方法も実用化した。またSNPsデータやマイクロアレイデータと薬剤感受性の予測のための学習アルゴリズムも、より細かく、抗がん剤の種類によって対応できるような形でラベルの問題も考察した。更に検証的な問題に対しても仮説検定の多重性の問題から生じる見せかけの偽発見率(FDR)の問題も開始し,ほとんど実用化に近づいた。グループ2は異なるデータを学習するためのパラレルブースト法を完成させた.これはDNAマイクロアレイによる遺伝子発現データの統合化のために開発したものである.今後は統計言語Rによって,より利用しやすい形に改良したい.クループ1の統計方法開発のためのデータヒュージョンを容易にするシステムをデザインした。グループ3は調査された適用可能な新手法から、グループ1の討論を通して非巡回グラフ構造の探索によって、因果推論をゲノムデータに適用可能するためのベイジアンネットや、ブリーフプロパゲイションを検討した。来年度は,これらの進展を踏まえ,ゲノムデータにより柔軟な対応ができる統計方法を開発する見通しができた.
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