ノンパラメトリックベイジアンT過程アルゴリズムによる時間的構造変化を考慮した遺伝子発現ネットワーク推定

• 宮下 弘樹

• 中村 拓磨

• 井田 安俊

• 鈴木 知彦

• 松本 隆

• 鏑木 崇史

書誌事項

タイトル別名

• Nonparametric Bayesian T-Process Algorithm for Heterogeneous Gene Regulatory Network

抄録

本稿では，ノンパラメトリック・ベイズ的枠組みの一つであるT過程を回帰モデルに用いることにより，時間的に構造が変化するダイナミックベイジアンネットワークを推定することを目的とする．特に，実データとして Drosophila melanogaster の遺伝子発現データを用い，生命現象に内在すると考えられる非線形性の依存関係および各成長段階をおける依存関係の変化を考慮した上での遺伝子発現ネットワーク推定を主題とする．全体の推定アルゴリズムを構築するにあたり，リバーシブルジャンプマルコフ連鎖モンテカルロ法 (RJMCMC) の枠組みによる実装を採用している．A nonparametric Bayesian model is employed to estimate gene regulatory networks of Drosophila melanogaster. A T-process-based algorithm is expected to capture nonlinear dynamics in the life phenomenon and reconstruct the gene regulatory interactions with consideration of the actual timing of morphogenic transitions. The whole algorithm is implemented by a reversible jump Markov Chain Monte Carlo.

収録刊行物

• 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）

  研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 2012 (15), 1-6, 2012-11-29

詳細情報

• CRID: 1570854177866921856
• NII論文ID: 110009488519
• NII書誌ID: AN10505667
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles