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J-GLOBAL ID：202202240552648365   整理番号：22A2463674

疾患特異的遺伝子発現データに対する機械学習と教師なしクラスタリングを用いた新しい2段階のドラッグリポジショニング予測法

著者 (5件)： ソウ イ (北大 大学院) ,  新谷美咲 (北大 大学院) ,  今成楓河 (北大 大学院) ,  長田直樹 (北大 大学院) ,  遠藤俊徳 (北大 大学院)
資料名： 日本遺伝学会大会プログラム・予稿集  (Program, Abstracts. Annual Meeting of the Genetics Society of Japan)
巻： 94th (CD-ROM)  ページ： 71 (COPY NOT AVAILABLE)  発行年： 2022年09月05日 
JST資料番号： L1203A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *評価 ,...
準シソーラス用語： *教師なしクラスタリング ,...

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分類 (3件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  生体工学一般  (EL01000S) ,  薬物の研究法  (GV01020U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 疾患 ,  遺伝子発現データ ,  機械学習 ,  教師なしクラスタリング ,  段階 ,  ドラッグリポジショニング ,  予測法