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J-GLOBAL ID：201702254697594118   整理番号：17A0644883

アンサンブル学習を用いたmRNA配列からの翻訳効率予測

著者 (6件)： 田中宏昌 (奈良先端科学技術大学院大) ,  鈴木優 (奈良先端科学技術大学院大) ,  山崎将太朗 (奈良先端科学技術大学院大) ,  加藤晃 (奈良先端科学技術大学院大) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  中村哲 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： BIO-49  ページ： Vol.2017-BIO-49,No.2,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年03月16日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,メッセンジャーRNA配列から機械学習を用いて翻訳効...

シソーラス用語： *機械学習 ,...
準シソーラス用語： Arabidopsis thaliana ,...

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分類 (3件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (8件)：

• C.M. ビショップ:パターン認識と機械学習 (下) ベイズ理論による統計的予測,丸善出版 (2008).
• Huang, L., Jin, Y., Gao, Y., Thung, K.-H., Shen, D., Initiative, A. D. N. et al.: Longitudinal clinical score prediction in Alzheimer’s disease with soft-split sparse regression based random forest, Neurobiology of aging, Vol. 46, pp. 180-191 (2016).
• 橋本淳樹,田中 豊:PLS回帰におけるモデル選択,アカデミア 情報理工学編,Vol. 10, pp. 39-49 (2010).
• Kawaguchi, R. and Bailey-Serres, J.: mRNA sequence features that contribute to translational regulation in Arabidopsis, Nucleic Acids Research, Vol. 33, No. 3, pp. 955-965 (2005).
• Matsuura, H., Takenami, S., Kubo, Y., Ueda, K., Ueda, A., Yamaguchi, M., Hirata, K., Demura, T., Kanaya, S. and Kato, K.: A computational and experimental approach reveals that the 5′-proximal region of the 5′-UTR has a Cis-regulatory signature responsible for heat stress-regulated mRNA translation in Arabidopsis,Plant and cell physiology, Vol. 54, No. 4, pp. 474-483 (2013).

タイトルに関連する用語 (4件)： アンサンブル学習 ,  mRNA ,  翻訳効率 ,  予測