特許
J-GLOBAL ID:200903042757418703

データ解析方法及びそのシステム

発明者:
出願人/特許権者:
代理人 (1件): 野間 明
公報種別:公開公報
出願番号(国際出願番号):特願2003-150168
公開番号(公開出願番号):特開2004-355174
出願日: 2003年05月28日
公開日(公表日): 2004年12月16日
要約:
【課題】生体データの解析において、より少ない説明変数の選択で分類能力の高い解析ができるデータ解析方法を提供する。【解決手段】カテゴリー分類された生体の状態と、複数の遺伝子発現のデータ、細胞内物質のデータの少なくとも一方のデータからなるサンプルの集合をコンピュータの記憶部に記憶しておき、カテゴリー分類された生体の状態を目的変数とし、複数の遺伝子発現のデータ、細胞内物質のデータの少なくとも一方のデータ内の説明変数の候補に基づいてSIMCAモデルの適応度をAIC(赤池情報基準)によって算出し、算出された適応度に基づいて相関モデルを最適化するモデル構築処理を行う。【選択図】 図1
請求項(抜粋):
コンピュータを用いて、カテゴリー分類された生体の状態を目的変数とし、複数の遺伝子発現のデータ、細胞内物質のデータの少なくとも一方のデータを説明変数とする相関モデルを決定するデータ解析方法であって、 前記相関モデルは、多変量特徴空間の各サンプルを主成分分析によって得られた部分空間により複数カテゴリーに分類する相関モデルであり、 カテゴリー分類された生体の状態と、複数の遺伝子発現のデータ、細胞内物質のデータの少なくとも一方のデータからなるサンプルの集合をコンピュータの記憶手段に記憶しておき、 カテゴリー分類された生体の状態を目的変数とし、前記複数の遺伝子発現のデータ、細胞内物質のデータの少なくとも一方のデータ内の説明変数の候補に基づいて相関モデルの尤度を算出する尤度算出処理と、少なくともその算出された尤度に基づいて相関モデルの適応度を算出する適応度算出処理と、その算出された適応度に基づいて相関モデルを最適化する最適化処理と、を含んでモデル構築処理が行なわれることを特徴とする、データ解析方法。
IPC (3件):
G06N3/00 ,  G06F17/30 ,  G06N3/12
FI (4件):
G06N3/00 550C ,  G06F17/30 170F ,  G06F17/30 220Z ,  G06N3/12
Fターム (4件):
5B075NR12 ,  5B075PR06 ,  5B075QM08 ,  5B075UU18
引用特許:
審査官引用 (2件)
引用文献:
審査官引用 (2件)
  • PCA disjoint models for multiclass cancer analysis using gene expression data
  • PCA disjoint models for multiclass cancer analysis using gene expression data

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