Technical Report アンサンブル学習を用いたmRNA配列からの翻訳効率予測

田中, 宏昌  ,  鈴木, 優  ,  山崎, 将太朗  ,  加藤, 晃  ,  吉野, 幸一郎  ,  中村, 哲

2017-BIO-49 ( 2 )  , pp.1 - 6 , 2017-03-16
ISSN:2188-8590
NCID:AA12055912
Description
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率を予測する手法を提案する.従来は単回帰や PLS モデルなどが翻訳効率の予測に用いられていたが,十分な精度で翻訳効率を予測することが困難であった.一方で,ある特徴から数値を予測する手法は機械学習分野で数多く提案されており,それらの手法を用いることにより翻訳効率の予測精度を改善することが可能となると考えた.そこで,翻訳効率の予測精度を改善するための方法として,近年予測モデルとして用いられている Random Forest Regression および Gradient Boosting Regression を利用することを考えた.これらの予測モデルはアルツハイマー病の臨床スコア予測をはじめとしてバイオインフォマティクス分野でよく用いられているため,予測精度の向上が期待できる.構築した予測モデルによりシロイヌナズナのメッセンジャー RNA の翻訳効率の予測を行った結果,従来手法と比較して高精度であることが分かった.
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