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Rinsho Kensa Volume 49, Issue 5 （May 2005）

臨床検査 49巻5号（2005年5月発行）

今月の主題マイクロアレイ技術の進歩

話題

マイクロアレイとデータマイニング笠井康弘 ^1,2 , 守屋康充 ³ , 伊豫田明 ⁴ , 関直彦 ³ , 藤澤武彦 ⁴ Yasuhiro KASAI ^1,2 , Yasumitsu MORIYA ³ , Akira IYODA ⁴ , Naohiko SEKI ³ , Takehiko FUJISAWA ⁴ ¹日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社 ²ライフサイエンス本部 ³千葉大学大学院医学研究院機能ゲノム学（奇附）講座 ⁴千葉大学大学院医学研究院胸部外科学キーワード：遺伝子間の距離・類似度 , クラスター解析 , 判別分析 Keyword: 遺伝子間の距離・類似度 , クラスター解析 , 判別分析 pp.562-566

発行日 2005年5月15日 Published Date 2005/5/15

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1542100216

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参考文献

1. はじめに

　マイクロアレイを利用したデータマイニングの代表的な手法は，大きく2つに分類される(図1)．1つは，解析に用いるサンプルが属するグループが未知である「教師無し学習」，グループが既知である「教師付き学習」である．いずれの場合も，その基本は『サンプルもしくは，遺伝子の有する各遺伝子の発現比率を，似ているもの同士で整理，分類することによって新しい知見を得る作業』である．

　本稿では，各遺伝子の発現比率の整理・分類の観点から，マイクロアレイのデータマイニングではどのようなデータマイニング作業が行われているか，主な2つの手法を紹介する．1つは，「教師無し学習」の代表として「クラスター解析」，もう1つは「教師付き学習」の代表として「判別分析」である．いずれも，遺伝子の発現パターンの整理，分類が不可欠な手法である．