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つながりの強いひと
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岩崎わかな
◆ 岩崎わかな（タンパク質結晶構造解析研究グループ・生体超分子結晶学研究チーム）
日時： 2008年2月28日（木） 14:00〜 場所： 構造棟セミナー室AB ... |
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上原啓史
記者発表資料
平成19年11月13日
環境創造局 水・緑管理課
上原 啓史
電話:
FAX: 使用禁止措置中の遊具の今後の対応及び「遊具点検マニュアル（案）」... |
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湊小太郎
氏名 みなと こたろう
湊 小太郎 所属 奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科
情報生命科学専攻
生命機能計測学
教授 所属先住所 〒630-0... |
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小笠原司
氏名 おがさわら つかさ
小笠原 司 所属 奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科
情報システム学専攻
ロボティクス
教授 所属先住所 〒630... |
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池村淑道
○池村淑道 長浜バイオ大学バイオサイエンス学部教授
京都大学理学研究科物理学専攻博士課程修了、ウィスコンシン大学研究員、京都大学理学部を経て、国立... |
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肥後明佳
講演番号
Presentation No 3C24a11 分類
Category 一般講演 講演日時
Date 2011/03/27 11:00 会場名
Place C24 演題
Title A novel ECF sigma... |
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黒川顕
氏名 黒川 顕
よみがな クロカワ ケン
職名 教授
所属（本務） 大学院生命理工学研究科／生命情報専攻
所属（協力）
生年月
連絡先番号 ... |
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関浩之
English 関 浩之（せき ひろゆき） 【現在の研究テーマ】 形式言語理論 弱文脈規定文法と生物系列解析への応用 項書換え系・木オートマトンと XML 文書... |
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砂原秀樹
砂原 秀樹 Hideki SUNAHARA 慶應義塾大学大学院 メディアデザイン研究科 教授 専門分野：モバイル通信技術、センサネットワーク、知識情報構成技術 インター... |
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阿部貴志
SOAP/WSDL を使って そのほとんどのデータ検索・解析ツールを標準的 Web services として公開を行い、現在、21 services/156 methods の公開を行っている (DD... |
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西谷紘一
時刻 内容 13:00～13:05 開会の挨拶 西谷 紘一 (奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科科長 教授) 13:05～13:10 ご挨拶 澤川 和宏 (文部科学省 高... |
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川人光男
客員教授・工学博士
川人 光男
KAWATO, MITSUO
最終更新日 2011/04/20
富山県高岡高校出身
■略歴
東京大学理学部物理学科卒。大阪大学大学院基礎工... |
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森浩禎
氏名 もり ひろただ
森 浩禎 所属 奈良先端科学技術大学院大学
バイオサイエンス研究科
細胞生物学専攻
生体情報学
教授 所属先住所 〒630-019... |
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有田正規
有田 正規 (ありた まさのり)
東京大学大学院 理学系 生物化学専攻 生物情報学担当 准教授 経歴 東京大学 大学院... |
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平井優美
平井優美 （ひらい まさみ） 理研植物科学研究センターメタボローム基盤研究グループ 代謝システム解析ユニット ユニットリーダー 1989年3月東京大学農学部農... |
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大島拓
氏名 おおしま たく
大島 拓 所属 奈良先端科学技術大学院大学
情報科学研究科
情報生命科学専攻
システム細胞学
助教 所属先住所 〒630-0192 ... |
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金久實
氏名 金久 實 よみ かねひさ みのる 所属機関 京都大学 所属部局 化学研究所 部門・施設 バイオインフォマティクスセンター 領域 生命知識... |
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宮崎純
宮崎純行 井上工業 更新日: 2007-05-18 ■ 宮崎 純行【みやざき・よしゆき】 【肩書き】 井上工業 社長 【生年月日】 昭和19年7月26日 【年齢】 62歳 ... |
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船津公人
氏名(漢字)：船津 公人 氏名(ひらがな)：ふなつ きみと 氏名(ローマ字）：FUNATSU Kimito 生年月日：1955年12月3日 研究業績リスト (PDF) 所属 ： 東京大... |
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五斗進
五斗 進 (ゴトウ ススム) ( Susumu Got o) - ID:1 科研費研究者番号 : 4 直近の所属(KAKENから) : 京都大学 研究分野(KAKENから) : 生体生命情報学/化... |
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プロフィール
当社では、金谷重彦博士(奈良先端大学院大学)らが開発した大量データを高精度に分類する技術である「BL-SOM (Batch-Learning SOM)」を、ゲノム情報解析研究に活用してきました。BL-SOM は SOM(Self-Organized Map) と呼ばれる非階層型クラスタリング手法の改良版であり、計算結果の初期条件依存性を排除し、高速で高精度なクラスタリングを実現します。 meta Comparing によるサンプル間ピーク統合技術により、BL-SOM の高精度なクラスタリングを全成分解析でも利用できるようになりました。
図1 は、BL-SOM による複数サンプルの全成分解析のクラスタリング結果です。数千個のピーク情報を、擬似的に作成された 2 次元上のマップ(Self-Organized Map)に落とし込んでいます。一つのセルが一つのクラスターを示し、そ ... もっと見る
当社では、金谷重彦博士(奈良先端大学院大学)らが開発した大量データを高精度に分類する技術である「BL-SOM (Batch-Learning SOM)」を、ゲノム情報解析研究に活用してきました。BL-SOM は SOM(Self-Organized Map) と呼ばれる非階層型クラスタリング手法の改良版であり、計算結果の初期条件依存性を排除し、高速で高精度なクラスタリングを実現します。 meta Comparing によるサンプル間ピーク統合技術により、BL-SOM の高精度なクラスタリングを全成分解析でも利用できるようになりました。
図1 は、BL-SOM による複数サンプルの全成分解析のクラスタリング結果です。数千個のピーク情報を、擬似的に作成された 2 次元上のマップ(Self-Organized Map)に落とし込んでいます。一つのセルが一つのクラスターを示し、それぞれのクラスター内にいくつのピークが所属しているかが書かれています。
それぞれのピークは、サンプル毎にどれだけの強度を持つかという情報をもっており、この情報が類似したピークが一つのクラスターとして分類されています(図2)。
図3 は、ヒートマップと呼ばれる図です。それぞれのサンプルで、2 次元上のマップ上でのピーク相対強度を示しています(赤:強度大きい. 青:強度小さい)。このバターンを見ることで、サンプル全体の特徴、類似性についての情報を得ることが可能となります。
図1: 7 種類キノコサンプルの Self-Organized Map
図2: クラスター内ピーク強度グラフ
横軸はそれぞれのサンプル、縦軸はピーク強度を示す。図1 の (15,6) (ピンク色の部分)に所属するピークの強度グラフを描いたもの。 戻る
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