| 研究課題/領域番号 |
17K00417
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
田口 善弘 中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択 / AI創薬 / 社会性昆虫 / 乳がん |
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| 研究実績の概要 |
２０１８年度は２０１７年度に続いて、テンソル分解をもちいた教師無し学習による変数選択をさまざまなトピック氏に応用した研究について発表した。２０１８年５月には社会性昆虫のカーストにおける脳の遺伝子発現プロファイルとメチル化の統合解析からカースト形成におけるエピジェネティクスの影響について論文を発表した。
２０１８年６月には、miRNA transfectionの普遍性についてテンソル分解を持ちいた教師無し学習による変数選択を用いて研究した論文を発表した。
また、２０１８年９月には薬物処理された培養細胞の遺伝子発現プロファイルから創薬を行う研究をテンソル分解を持ちいた教師無し学習による変数選択を使った行いデリーで開催された国際会議、InCob2018で発表した。また、同内容を２０１９年２月に論文化して発表した。
２０１８年１１月には、乳がんのメチル化とmiRNA発現プロファイルの統合解析をテンソル分解を持ちいた教師無し学習による変数選択を用いて研究し、台中市で行われたIEEE BIBE2018で発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
研究概要に述べたように３本の論文の刊行と2回の国際会議での発表を行うことができた。InCob2018においてはオーラルプレゼンテーション賞を受賞するなど、この研究は高く評価されている。期待以上の成果を当初想定していなかったターゲットに広げてあげていると言える。
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| 今後の研究の推進方策 |
テンソル分解を用いた教師無し学習は非常に広範のデータ解析に応用可能であることがわかったので、さらにこれを広く研究することをめざす。現在、研究会用をまとめてSpringer社から単著として発表することを考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
他のグラントが確保できたたため、そちらを使って研究を遂行した部分があり、その結果、余剰が生じた。
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