オミクスデータと患者データを統合!過学習を解決した深層学習モデルの提案 | AI-SCHOLAR.TECH

オミクスデータと患者データを統合!過学習を解決した深層学習モデルの提案 | AI-SCHOLAR.TECH

3つの要点✔️ 遺伝子データをはじめとするオミクスデータでは、少ないサンプルで特徴量が高次元であるため、モデルが過学習になる問題が存在✔️ 特徴量の多いゲノミクスデータと行列因数分解・AE を用いた次元削減を組み合わせた深層学習モデルを提案✔️ オミクスデータと併用して得られる患者と生態学的知見への制約を学習に追加することで、過学習を防ぎ、汎化性能の高いモデルを提案Integrate multi-omics data with biological interaction networks using Multi-view Factorization AutoEncoder (MAE)written by Tianle Ma & Aidong Zhang (Submitted on 20 Dec 2018)Comments: Published by BMC Genomics volume 20, Article number: 944 (2019).Subjects: Machine Learning (cs.LG); Machine Learning (stat.ML)背景ここでは、本研究で取り扱われている「オミクス」を概説した後、研究のポイントについて述べていきます。オミクスとは?オミクスは、一言で言うと、生体分子を網羅的にまとめた情報のまとまりのことです。オミクスは、ギリシャ語で、ome (網羅的)と -ics (学問) を合わせた造語です。いわゆる、セントラルドグマに関わる、ゲノム、トランスクリプトーム(RNA) 、プロテオーム(タンパク質)を始め、 メタボローム(代謝物質)やセローム(細胞での発現)等の情報を相互に関連したネットワークとして捉え、解析を行います。オミクスが最初に登場したのは、1950年代の DNA の二重螺旋構造が発表された時と言われています。その後、1960年代になってセントラルドグマの提唱、1990年代のヒトゲノム計画等のプロセスを経て、2000年代のバイオインフォマティクスの台頭から注目され始めています。

Keywords: 深層学習
Date: 2020/06/30 11:55

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