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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-07 11:20 Enhancing Glycan Recognition Pattern Learning with Tree-Structured Data Mining ○Kento Totsuka・Norihiko Shinomiya・Kiyoko Kinoshita・Masae Hosoda（Soka Univ.）  CAS2023-20 VLD2023-20 SIP2023-36 MSS2023-20 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | In recent times, the rapid proliferation of semi-structured data has been primarily fueled by the emergence of the World Wide Web and bioinformatics. Notably, tree-structured data has gained prominence as a common format for data storage, and its potential for data mining has garnered significant attention. Glycans, being indispensable biomolecules present in all organisms, are recognized by molecules and play diverse functional roles in the body. They are commonly modeled as tree-structured data and analyzed using machine learning techniques in the domain of glycoinformatics. However, to fully understand the biological properties and functions of glycans, more detailed data is required. To address this research gap, we implemented a novel approach that incorporates information on the binding patterns between monosaccharides, the constituent units of a glycan, into glycan data. The data was subsequently subjected to analysis using the OTMM algorithm, a sophisticated probabilistic model for mining labeled ordered trees. Consequently, this approach enabled the extraction of biologically meaningful structures called motifs in glycans with a high degree of precision and detail, surpassing the results of previous research efforts. This study contributes to a comprehensive understanding of glycan structure recognition mechanisms and their function. The outcome of this study is also expected to enable researchers to conduct experiments on glycans more efficiently and expedite the process of elucidating their essential properties. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | machine learning / probabilistic model / graph theory / glycan / glycoinformatics / bioinformatics / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 97, CAS2023-20, pp. 97-101, 2023年7月. | |
| 資料番号 | CAS2023-20 | |
| 発行日 | 2023-06-29 (CAS, VLD, SIP, MSS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CAS2023-20 VLD2023-20 SIP2023-36 MSS2023-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS CAS SIP VLD |
| 開催期間 | 2023-07-06 - 2023-07-07 |
| 開催地（和） | 小樽商科大学 3号館 102教室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2023-07-MSS-CAS-SIP-VLD |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancing Glycan Recognition Pattern Learning with Tree-Structured Data Mining |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | / probabilistic model |
| キーワード(3)（和/英） | / graph theory |
| キーワード(4)（和/英） | / glycan |
| キーワード(5)（和/英） | / glycoinformatics |
| キーワード(6)（和/英） | / bioinformatics |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸塚 健人 / Kento Totsuka / トツカ ケント |
| 第1著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 篠宮 紀彦 / Norihiko Shinomiya / シノミヤ ノリヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木下 聖子 / Kiyoko Kinoshita / キノシタ キヨコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 細田 正恵 / Masae Hosoda / ホソダ マサエ |
| 第4著者 所属（和/英） | 創価大学 (略称： 創価大) Soka University (略称： Soka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-07 11:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2023-20, VLD2023-20, SIP2023-36, MSS2023-20 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.97(CAS), no.98(VLD), no.99(SIP), no.100(MSS) |
| ページ範囲 | pp.97-101 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-06-29 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
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