著者

江口 真透 栗木 哲 藤澤 洋徳 逸見 昌之 松浦 正明 間野 修平 小森 理 竹之内 高志 川喜田 雅則

出版者

統計数理研究所

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2008

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ゲノム・オミクスデータから導かれる科学的成果を得るための統計的方法の開発を行った。特に表現形(病型、治療奏功性、予後)の予測に適切な情報を抽出するために統計学と機械学習の方法の融合的な活用を実用化に向けて推進してきた。表現形の予測のためにROCカーブの下側面積の最大化によるブースト法を開発した。乳がんサブタイプを決める有効な遺伝子選択のためのLASSOクラスタリングを提案し、良好な成果が得られつつある。

著者

猪子 英俊 間野 修平

出版者

東海大学

雑誌

特定領域研究

巻号頁・発行日

2005

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生活習慣病をはじめとする多因子疾患の感受性遺伝子を同定する方法として30,000個のマイクロサテライトを用いたゲノムワイドな相関解析法と事後同祖性による集団を用いた連鎖解析法を開発し、30以上感受性遺伝子を同定した。これらの感受性遺伝子の創薬に向けての機能解析として、in silicoネットワーク解析と新酵母ツーハイブリッド法の開発を行った。