Tensor decomposition based unsupervised feature extraction applied to bioinformatics

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K00417
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Life / Health / Medical informatics
• Research Institution: Chuo University
• Principal Investigator: Taguchi Y-h. 中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: テンソル分解 / 教師無し学習 / 変数選択 / 遺伝子発現プロファイル / マルチオミックス / インシリコ創薬 / バイオマーカー

Outline of Final Research Achievements

In these three years, I have published the paper that proposed "Tensor decomposition based unsupervised feature extraction" and wrote a 300+ pages length monograph on the same topic from the world-known publisher, Springer. I can also successfully performed various international collaborations including those with Prof. Ka-Lok at Asia University, Taiwan, Prof. Wang at Institute of Statistics, National Chiao Tung University, Taiwan, and Prof. Turki Turki at King Abdulaziz University, Saudi Arabia.

Free Research Field

バイオインフォマティクス

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法はインシリコ創薬、バイオマーカー探索、疾患原因遺伝子の探索などに広く使えることが３年間の研究で判明した。また、この方法について成書を英文で書いたことにより、この方法が世界的に広まって学術の進歩に多く貢献することが期待される。