機械学習手法を利用したBioDOS にとって有用な論文の発見

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST23045,CT23108

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2023/11/29

タイトル(英語): Discovering useful papers for BioDOS using machine learning methods

著者名: 宮崎 和光(独立行政法人大学改革支援・学位授与機構),木賀 大介(早稲田大学),安田 翔也(東京工業大学),濱田 立輝(早稲田大学),小玉 直樹(明治大学),山村 雅幸(東京工業大学)

著者名(英語): Kazuteru Miyazaki(National Institution for Academic Degrees and Quality Enhancement of Higher Education),Daisuke Kiga(Waseda University),Shoya Yasuda(Tokyo Institute of Technology),Ritsuki Hamada(Waseda University),Naoki Kodama(Meiji University),Masayuki

キーワード: 合成生物学|機械学習|深層学習|画像分類|有用な論文の発見|ＢｉｏＤｏｓ|Synthetic biology|Machine Learning|Deep learning|Image classification|Discovering useful papers|BioDos

要約(日本語): 著者らは, 研究者が興味を持ち合成生物学による実装を望む生命システムの動作に対して, その動作を実現できる種々の生体分子ネットワークをコードするDNA配列を提示可能な統合インターフェイスであるBioDOSの構築を目指している. 中でも本研究グループには, BioDOS にとって有用な論文の発見が期待されている. そこで本論文では, 深層学習などの各種機械学習手法を利用した手法を提案する. 以前提案した手法よりも, より精度よく有用な論文が発見できることを示す.

要約(英語): The authors aim to build BioDOS that is an integrated interface where we can present DNA sequences encoding various biomolecular networks. This paper proposes a method to find useful papers by using various machine learning methods. We show that our method can discover useful papers with more accuracy than the previously proposed method.

本誌: 2023年12月2日-2023年12月3日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 85-89 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,390 Kバイト