領域予測のための機械発見システムの研究

区域预测机器发现系统研究

基本信息

批准号：
09272219
负责人：
篠原歩
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09272219/
关键词：
ゲノム情報遺伝子領域予測パターン照合アルゴリズム

项目摘要

本研究は,DNA配列データに対して,その中の遺伝子領域予測できるシステムを構築するための体系的な方式を研究し,実用的な領域予測システムを実働化することを目的とする.この目的を達成するために,我々は以下の項目に力点をおいて研究を展開した.(1)領域予測問題の抽象化と定式化.(2)領域予測アルゴリズムの開発.(3)上記アルゴリズムの理論的基礎.(4)計算機実験による上記アルゴリズムの評価.まず,文字列情報の中の特定の機能部位を同定する問題を,文字列の長さを保存する関数のクラスの学習問題として定式化した.そして,その関数の学習アルゴリズムとして,重み付き投票アルゴリズム(WM)を拡張したアルゴリズム(WM^*)を開発した.WMは,複数の予測アルゴリズムを統合して,よりよい精度で予測が行えることを指向するものであり,プールの中の各予測アルゴリズムに予測を投票させ,その投票結果によって全体的な判断を下すものである.我々の拡張によるWM^*は,おのおのの予測アルゴリズムが投票を棄権することを認めるものである.このことにより,直観的には,各予測アルゴリズムは自信のない予測については棄権によって発言権の低下を防ぐことができると期待される.実際に我々は,WM^*による予測の方がWMによる予測よりも原理的に優れていることを理論的に証明した.さらに,このWM^*を組み込んだ領域予測システムHAKKEのプロトタイプを作成し,DNA配列の中から遺伝子領域を予測する実験を行った.また,最も基本的な問題である,パターン照合問題に対して,テキストとパターンが両方とも直線的プログラムで記述されて与えらたときに高速にパターン照合を行うアルゴリズムの開発に成功した。

这项研究是研究一种可以预测DNA序列数据中的遗传区域的系统，并在实用的区域预测系统上工作。 1摘要和制定区域预测问题。在保留字符串长度的函数中的类学习，作为功能的学习算法，已扩展了加权投票算法（WM）的算法（WM^*）具有更好的准确性的预测。结果，预计每个预测算法都不会通过节制减少对没有自信的预测的权利。 WM。在线性程序中描述，并以高速进行。