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J-GLOBAL ID：201702271116735116   整理番号：17A0524089

遺伝子発現データ解析のためのトピックモデル

Topic model for analysis of gene expression data

著者 (3件)： 岩山幸治 (龍谷大 食と農の総合研) ,  永野惇 (龍谷大 農) ,  永野惇 (京大 生態学研究セ)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 500(IBISML2016 100-111)  ページ： 77-82  発行年： 2017年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： DNA上の遺伝子が,転写,翻訳などを経てその機能を果たすこと...

シソーラス用語： *遺伝子発現 ,...
準シソーラス用語： トピックモデル ,...

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分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (9件)：

• Z. Wang, M. Gerstein and M. Snyder: ′′Rna-seq: a revolutionary tool for transcriptomics′′, Nature Reviews Genetics, 10, 1, pp.57-63 (2009).
• D. M. Blei, A. Y. Ng and M. I. Jordan: ′′Latent dirichlet allocation′′, Journal of Machine Learning Research, 3, pp.993-1022 (2003).
• D. A. DuVerle, S. Yotsukura, S. Nomura, H. Aburatani and K. Tsuda: ′′CellTree: an R/bioconductor package to infer the hierarchical structure of cell populations from single-cell RNA-seq data′′, BMC Bioinformatics, 17, 1, p.363 (2016).
• J. Eisenstein, A. Ahmed and E. P. E. Xing: ′′Sparse additive generative models of text′′, Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML-11), pp.1041-1048 (2011).
• ′′Finding scientific topics.′′, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101, suppl 1, pp.5228-5235 (2004).

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝子発現データ ,  解析 ,  トピックモデル