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J-GLOBAL ID：201102278653201417   整理番号：11A0776431

期待精度最大化とバイオインフォマティクス

著者 (2件)： 浜田道昭 (みずほ情報総研) ,  浅井潔 (東大)
資料名： 応用数理  (Bulletin of the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics)
巻： 21  号： 1  ページ： 34-39  発行年： 2011年03月25日 
JST資料番号： L1191A  ISSN： 0917-2270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： バイオインフォマティクスの分野において,アルゴリズム手法を評価するための評価指標が与えられたとき,この評価指標に適合した推定量を設計するための枠組を説明した。まず利益関数や期待利益最大化(MEG)推定量,特に期待精度最大化(MEA)推定量を紹介した。MEA推定量の例としてγセントロイド推定量を取り上げた。評価指標を利益関数とした場合のMEG推定を説明した。バイオインフォマティクスにおける種々のMEA推定量を表にまとめた。RNAの2次構造予測などへの応用に触れた。

シソーラス用語： *最適化手法 ,  最尤法 ,  *情報科学 ,  *生物学 ,  *推定量 ,  整数計画法 ,  RNA【核酸】
準シソーラス用語： 期待値最大化 ,  バイオインフォマティクス ,  精度向上 ,  利益関数 ,  評価指標

分類 (3件)： ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  理論生物学一般  (EA02010D)

引用文献 (28件)：

• BALDI, P. Assessing the accuracy of prediction algorithms for classification : an overview. Bioinformatics. 2000, 16, 412-424
• CARVALHO, L. Centroid estimation in discrete high-dimensional spaces with applications in biology. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2008, 105, 3209-3214
• DING, Y. RNA secondary structure prediction by centroids in a Boltzmann weighted ensemble. RNA. 2005, 11, 1157-1166
• DO, C. ProbCons : Probabilistic consistency-based multiple sequence alignment. Genome Res. 2005, 15, 330-340
• DO, C. CONTRAfold : RNA secondary structure prediction without physics-based models. Bioinformatics. 2006, 22, e90-e98

タイトルに関連する用語 (3件)： 期待 ,  最大化 ,  バイオインフォマティクス