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論文読み

シューカツばっかりやってないで、たまには論文読めよ、ってことで、論文を読んだ。

Selecting Informative Genes with Parallel Genetic Algorithms in Tissue Classification
Juan Liu, Hitoshi Iba, Mitsuru Ishizuka
Genome Informatics 12: 14-23 (2001)

motivation

いつものごとく、発現量を使ってうまく被験者を分類できたらよいよね。
その時に、生データだと次元が多すぎるから次元を減らしながら、Informative Geneを見つけたいよね。
というお話。


やや年代が古いため、伝統的なRanking Methodでは最適なInformative Geneが見つかるか分からないからGAと分類器を組み合わせて直接的にInformative Geneを探したらいいじゃない、というスタンス。
これは最近では当たり前なので、この辺りにこの分野の発展の早さが感じられる。

提案手法

にあたるのが、Parallel GA(PGA)。
並列遺伝的アルゴリズムとか、島モデルGAとか言われるもので、5.4を読めばイメージは掴めるはず。

所感

確かにPGAを使えば、探索範囲が広くなるから有効な結果が得られるだろうな、と。
でも、何か違うだろ、といった感じです。
まぁ、年代が古かったので、しょうがないですね。
頭の体操かわりにはなりました。


ちゃんちゃん