| 研究課題/領域番号 |
16K12401
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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| 研究分担者 |
小森 理 福井大学, 学術研究院工学系部門, 特命講師 (60586379)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 判別解析 / 高次元データ / 疾患の遺伝的異質性 |
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| 研究実績の概要 |
平成 28 年度は、本研究の基礎となる階層混合モデルと経験ベイズ推定の評価を中心に行った。マイクロアレー遺伝子発現データ（正規的変量）と二つのクラスをもつ表現型変数の関連解析において、クラス間の平均、クラス内の分散を階層モデリングの対象として両者の縮小推定を行う方法を開発した。併せて、統計的有意性の高い一部のマーカーセットを用いた対角線形判別解析（diagonal linear discriminant analysis）を縮小推定量に基づいて構成することで判別式の安定化を試みた。別のアイデアとして、縮小推定量に基づく線形変換を学習データに施すことで、マーカー選択のバイアスを補正した人工データを作製し、これを用いて（テストデータを用いることなしに）判別精度を評価する方法を検討した。シミュレーション実験の結果、判別精度の偏りのない推定のためには、クラス内分散の縮小推定量の使用が有効であることがわかった（特に小標本のもとで）。
がん患者間に見られる遺伝的異質性を考慮した遺伝子発現解析に関しては、遺伝的異質性を反映した入れ子型の正規混合モデリングに基づくパラメトリックな方法を開発し、基本性能の評価を比較的単純なデータ構造を想定したシミュレーション実験により行った。別の方法として、健常人集団の遺伝子発現量の分布をリファレンスとしたときの分位点を遺伝子別に求め、全遺伝子を通しての分位点の分布と一様分布の乖離をみることでがんの判別を行うノンパラメトリックな方法を開発した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
平成 28 年度は当初計画した研究課題のほぼすべてについて基礎的な検討を行うことができ、おおむね順調に進展している。萌芽研究としての本研究の難しさを改めて認識したが、一方で解決が可能と思われる個別の課題を見出すことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
縮小推定量を用いた判別解析の安定化については、単純な対角線形判別解析のみならず、lassoや AdaBoost などの stage-wise 回帰への応用が考えられる。cross-validation などの標本再抽出法を用いた従来の判別精度評価とは異なるアプローチとして、階層モデリングと縮小推定量に基づく判別解析の可能性を更に追求したい。
一方、縮小推定量に基づく学習データの変換法は、H28年度の検討によって、少なくとも対角線形判別解析において有効である可能性が示唆された。表現型クラス内分散の縮小推定の改良等を図ることで更なる性能向上をめざしたい。
がんの遺伝的異質性の解析に関しては、がんの判別解析への応用を視野に入れて、平成 28 年度に開発した正規混合モデルを用いたパラメトリック解析、及び、ノンパラメトリック法の基本性能をシミュレーション実験や実データへの適用を通して評価したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
海外の国際学会での学会発表、及び、海外研究協力者との研究打ち合わせを計画していたが、先方との調整がつかず、次年度に改めて調整を行うこととなった。これに伴い、平成28年度に執行予定であった海外旅費を次年度に持ち越す。
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際学会・ワークショップ発表、及び、海外研究協力者との研究打ち合わせのための海外旅費、国内での研究打ち合わせ、研究集会開催、発表のための国内旅費、会議費の使用を計画している。
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