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2017 年度 研究成果報告書

ディープラーニングを用いた大規模配列データからの階層的特徴抽出

研究課題

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研究課題/領域番号 26330328
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 生命・健康・医療情報学
研究機関金沢大学

研究代表者

佐藤 賢二  金沢大学, 電子情報学系, 教授 (10215783)

研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2018-03-31
キーワードテキスト分類 / 畳み込みニューラルネットワーク / スプライス部位 / プロモータ / 単語埋め込み / 次世代シーケンサ / ゲノム配列決定
研究成果の概要

塩基配列や、それから転写・翻訳されてできるアミノ酸配列を解析する際、分子生物学の知識に大きく依存した従来的な方法では、ある程度予想可能な事実しか発見できないという限界があった。本研究ではディープラーニングを含む各種の機械学習手法を用いることで、大規模な配列データから道の階層的な特徴を抽出することが可能であることを明らかにした。

自由記述の分野

生命情報学

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公開日: 2019-03-29  

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