著者
田口 善弘
出版者
中央大学
雑誌
新学術領域研究(研究領域提案型)
巻号頁・発行日
2019-06-28

研究目的に書いた通り、「『テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法』を用いて、ヒストン修飾の研究を行うこと」である。

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著者
田口 善弘
出版者
一般社団法人 日本物理学会
雑誌
大学の物理教育 (ISSN:1340993X)
巻号頁・発行日
vol.98, no.2, pp.29-33, 1998-07-15 (Released:2018-04-27)
被引用文献数
1
著者
岡本 陽 田口 善弘
雑誌
研究報告バイオ情報学(BIO)
巻号頁・発行日
vol.2011, no.6, pp.1-6, 2011-09-06

プロテオーム解析による表現形の理解のために,膨大なデータを生物学的な解釈に導く為の解析法が重要である.我々は主成分分析 (PCA) を用いて,セレウス菌の増殖に伴うプロファイル変化の解釈を試みた.PCA の結果,合計 10 個のタンパク質が意味のある形で結合しており,生物学的に意味のある形で抽出された.以上の結果から,主成分分析がプロテオーム解析の解釈に有効であることが示唆された.Data-mining technique is important for understanding biological phenotype with a large-scale dataset derived from comprehensive analysis such as shotgun proteomics. We attempted to illustrate differences of proteomic profiles among growth phase and cellular fractionation in Bacillus cereus by principal component analysis (PCA). Total 10 proteins that of significance for biological phenotypes were picked by PCA analysis. These results suggested that the PCA is useful tool for understanding proteomic analysis.
著者
田口 善弘
出版者
中央大学
雑誌
基盤研究(C)
巻号頁・発行日
2017-04-01

平成29年度はテンソル分解を用いた教師無し学習を用いた変数選択法を用いて、マルチビューデータ解析を行う方法を提案した。この方法では複数個のテンソルの積から新しいテンソルを作成し、このテンソルをタッカー分解するという方法で、通常のマルチビューデータ解析には欠かせない、ここのビューの重みづけ評価をすることなく解析することが可能であることを、人工データ、及び、数々の遺伝子発店プロファイルや、エピジェネティックプロファイルの統合解析で可能にした。タッカー分解の実際のアルゴリズムには高次元特異値分解法が有効であることが分かった。この方法を用いて、マルチオミックスデータ解析を行った。用いたデータはDBTSSからえた、RNA-seq,TSS-seq及びヒストンのアセチル化のデータセットである。更に、遺伝子発現プロファイルからAI創薬を行う方法を提案し、Gene Expression Omnibusにある遺伝子発現プロファイルと、DrugMatrixにあるデータをくみあわせることで実際にAI創薬を行った。対象となった疾患は以下のとおりである。・心臓疾患 ・血友病 ・心的外傷後ストレス障害 ・糖尿病 ・腎臓がん ・肝硬変 また、これとは別に、テンソル分解を用いた教師無し学習を用いた変数選択法を直接マルチオミックスデータに適応し、遺伝子選択を行うと共に、心的外傷後ストレス障害由来の心臓病の原因遺伝子の推定を行った。また、これらの遺伝子についていろいろな種類のエンリッチメントサーバを用いて評価を行い、良好な結果を得た。
著者
千葉 真大 田口 善弘
出版者
一般社団法人情報処理学会
雑誌
情報処理学会研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2006, no.52, pp.1-8, 2006-05-19
被引用文献数
1

顔の性差の認知には特徴的な特定部分が使われていることはよく知られている。最近、人間の認知過程にベイズ統計が使われていることが示唆されているが、顔の性差認識にベイズ統計を使った単純な(ナイーブベイズ)モデルを応用したところ、既知の顔の性差の特徴と矛盾しない特徴認識を行うことが解った。また、女性の顔ばかり見ていると中性的な顔も男性に見えると言うよくしられた現象とも矛盾しない結果を得たので報告する。It is well known that gender face recognition is based upon the characteristic specific parts in face images. Recently,Bayesian statistics is supposed to be used in human recognition processes. We have applied very simple Bayesian statistics (naive Bayesian classifier) to recognize gender in face images and found that it recognizes the same parts that human beings recognize to classify face images. Although human trained for many female faces has tendency to recognize neutral faces to be male ones, this tendency is reproduced in our simple model.