| 研究概要 |
本研究では、(1)カーネル手法(2)半教師付学習などマイニング手法の基礎研究、(3)医学生物学データ、(4)ナノテクデータでの科学データマイニングを課題とし、平成20年度はそれぞれについて以下の成果を得た。(1a)カーネルマトリクス自動評価用のFMS指標によるカーネル設計での研究成果がPattern Recognitionに採録。(1b)特徴類似度による特徴選択の研究で、幾何学的モデリングと識別カーネル学習を開発し「DMSS'08」にて発表。(1c)タンパク質間相互作用(PPI)やヘアピン型miRNAの応用研究をRIVF'08, JBSEで発表。(2a)準教師付学習と構造予測に関して、複合語での情報検索(JICIC, ESA)、統計的機械翻訳(JSNST, CNLL'08, AMALP'08)等で研究成果を発表。(2b)科学データでの仮説探索では、ヒトゲノムのmiRNA調節モジュールの発見(BMC Bioinformatics),多変量例外検出と個人情報保護(KICSS'08),材料科学における計算手法(JCMS, JKPS, PCCP, PRB)での成果を発表。(3a, 3b)PPIネットワークでは、複数データ源を組合せた予測について発表した(JBCB)。(3c)PPIネットワークからのシグナル伝達経路(STP)予測とPPIネットワークのSTPにおける生物学的機能推論についてSRLB'08で発表。(3d)肝炎における病原遺伝子間関係や肝炎治療での複数投薬の副作用に関し、前年の病原遺伝子予測手法を改良しmiRNAとタンパク質ネットワークによる病原遺伝子予測手法とmiRNA発現プロファイルによる組織サンプルの解析手法を新たに開発し、KICSS'08で発表。また、ヌクレオソーム・ダイナミクスにおけるヒストン修飾とDNA配列の効果についてKLLBI'08で発表。
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