サンプル選別と拡張重み更新型SOMを統合したたんぱく質発現量からの食品機能性推定法

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  • サンプル センベツ ト カクチョウ オモミ コウシンガタ SOM オ トウゴウ シタ タンパクシツ ハツゲンリョウ カラ ノ ショクヒン キノウセイ スイテイホウ
  • Physiological Activity Estimation from Protein Expression Levels Using Extended-weight-updating SOM with Reliability-reinforced Samples

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抄録

サンプルの統計的選別と，重みの次元数を拡張してその重みを出力として扱う拡張重み更新型自己組織化マップを統合した，たんぱく質発現量からの生理活性推定法を提案する．学習を通じた推定には適切な学習用サンプルが必要である．そのため，対象物における複数の測定値の分散を求め，一定以上の分散となる対象物のデータは除外する．除外されずに残った対象物の測定値から，スミルノフ－グラブス検定により外れ値と思われる値を除外する．たんぱく質発現量と生理活性値はそれぞれ別個に測定されているため，単回帰分析を応用した対応付けを行って学習用サンプルを構成し，これらを拡張重み更新型自己組織化マップで学習させることで推定精度向上を図る．抗酸化ストレス活性など 6 種類の活性値について実データに基づく検証を行い，良好な結果を得た．

This paper proposes a method to estimate physiological activities of foods from protein expression levels by using extended-weight-updating self-organizing map. To reinforce reliability of samples, some chemicals and constituents of foods that have large variance among measured protein expression levels and physiological activities are eliminated. In addition, outliners are removed by Smirnov-Grubbs test. The remaining protein expression levels are made correspondence with the physiological activities by simple linear regression analysis to make proper training and validation samples. Experimental results shows that our proposed method drastically improves estimation accuracy.

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