Development of Causal Structure Mining Method for Large Scale Dimensional Data and Construction of Gene Function Knowledge Base

大规模维数据因果结构挖掘方法开发及基因功能知识库构建

• 批准号: 19200013
• 负责人: WASHIO Takashi
• 金额: $ 24.63万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19200013/
• 关键词: 大規模次元; 因果推論; データマイニング; 遺伝子機能; 知識ベース; グラフマイニング; 遺子機能; 統計的因果推論; 独立成分分析; 遺伝子発現度測定データ; 大規模変数次元データ; 因果ネットワーク; 少数事例データ; 高速相関係数推定

Scientists attempt to figure out function of each gene through the analysis of causal relations between gene expressions by using measurement data of the many gene expression variables (large scale dimensional data). However, the analysis of causal relations between dozens or hundreds of variables is hardly performed manually. In spite of this problem, the number of variables to which the computer based causal analysis is applicable is limited to 20-30 in the state of the art. Accordingly, this work developed a novel principle of the statistical causal analysis, and furthermore constructed a knowledge base of the functional relations among expressed genes for the scientists by using our developed approach.

科学家试图利用众多基因表达变量的测量数据（大规模维度数据），通过分析基因表达之间的因果关系来找出每个基因的功能。然而，对数十个或数百个变量之间的因果关系的分析很难手动进行。尽管存在这个问题，但在现有技术中，可应用基于计算机的因果分析的变量的数量限于20-30个。因此，这项工作开发了统计因果分析的新原理，并进一步利用我们开发的方法为科学家构建了表达基因之间功能关系的知识库。

项目成果

Consistency of penalized risk of boosting methods in binary classification

二元分类中boosting方法惩罚风险的一致性

• 发表时间: 2009
• 作者: K. Hayashi;S. Shimizu;Y. Kano
• 通讯作者: Y. Kano

Test of independence in a 2 × 2 contingency table with nonignorable nonresponse via constrained EM algorithm

通过约束 EM 算法在具有不可忽略的无响应的 2 × 2 列联表中进行独立性测试

• 发表时间: 2008
• 期刊: Computational Statistics and Data Analysis Vol.52,No.11
• 作者: K. Takai;Y. Kano
• 通讯作者: Y. Kano

PSD推定の適用範囲拡大と精度向上手法の検討

扩大PSD估计的应用范围并考虑提高精度的方法

• 发表时间: 2009
• 作者: Nguyen Ha Hong;鷲尾隆;宇野毅明;Lim Ee-Peng;桑島洋
• 通讯作者: 桑島洋

グラフマイニングとその統計的モデリングへの応用

图挖掘及其在统计建模中的应用

• 发表时间: 2006
• 期刊: 統計数理,特集「予測と発見」 Vol.54.No.2
• 作者: 鷲尾隆;樋口知之;井元清哉;玉田嘉紀;佐藤健,元田浩
• 通讯作者: 佐藤健,元田浩

Factor prediction in time series factor analysis, In New Trends in Psychometrics, Post Proceedings of IMPS2007 : the 15th International and 72nd Annual Meeting of the Psychometric Society

时间序列因子分析中的因子预测，心理测量学新趋势，IMPS2007 后论文集：心理测量学会第 15 届国际会议和第 72 届年会

• 发表时间: 2009
• 作者: K. Takai;Y. Kano
• 通讯作者: Y. Kano