研究課題
基盤研究(B)
第1課題のHCV NS5AのIFN-RBV治療への耐性機序について、多数のNS5Aデータにおいて著効データが少数である場合に有効な準教師付アンサンブル学習手法を開発し、SVRと非SVRの2種の患者群を特徴づけるモチーフを発見した。第2課題のsiRNA抑制効果用に開発した手法では、既知の設計規則に加え2種の新siRNA設計規則を発見し、また他手法では所与のsiRNA配列についてスコアと著効情報をもつ配列と既知の規則で配列の表現力を補強し、新規のテンソル回帰手法にて予測精度を大幅に改善した。第3課題ではエピジェネティク因子と肝炎進行の相互作用に関するヒストン修飾の因果関係網等の中間結果を得た。
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