著者

岩田 通夫 Longhao Yuan Qibin Zhao 田部井 靖生 山西 芳裕

出版者

公益社団法人 日本化学会・情報化学部会

雑誌

ケモインフォマティクス討論会予稿集 第41回ケモインフォマティクス討論会 熊本

巻号頁・発行日

pp.2B09, 2018 (Released:2018-10-26)

参考文献数

4

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ヒト由来細胞の薬物応答を遺伝子レベルで明らかにすることは、創薬において重要課題である。しかしながら、実際の薬物応答遺伝子発現データは多くの欠損値や未観測値を含んでいる。本研究では、新規のテンソル分解アルゴリズムTT-WOPT (tensor-train weighted optimization)を用いて、高階テンソル構造からなる薬物応答遺伝子発現データを解析する手法を提案した。本研究では、208薬物、978遺伝子、15細胞、3時点からなる薬物応答遺伝子発現データに適用した。実際に、提案手法は既存手法よりも、薬物応答遺伝子発現データ中の欠損値を正しく補完できた。また、遺伝子発現データから薬物の効能を予測する問題においてTT-WOPTで欠損値を補完することにより薬物の効能予測の精度が向上することを示した。提案手法は、薬物の標的分子予測や新規効能予測など様々な用途への活用が期待できる。

著者

岩田 通夫 Longhao Yuan Qibin Zhao 田部井 靖生 Francois Berenger 澤田 隆介 秋好 紗弥香 山西 芳裕

出版者

日本計算機統計学会

雑誌

日本計算機統計学会大会論文集 日本計算機統計学会第32回大会実行委員会 (ISSN:21895821)

巻号頁・発行日

pp.76-77, 2018 (Released:2018-12-10)