BH16.12/MachineLearning

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JSTシソーラス - MeSH - 遺伝子 - 様々な特徴 を学習して、遺伝子と表現型(病気など)のアノテーション(関係)を見つける機械学習 (AI) をつくる
JSTシソーラス - MeSH - 遺伝子 - 様々な特徴 を学習して、遺伝子と表現型(病気など)のアノテーション(関係)を見つける機械学習 (AI) をつくる
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* サポート:渡辺・櫛田
* サポート:渡辺・櫛田
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== 特徴ベクトル ==
== 特徴ベクトル ==

2016年12月13日 (火) 09:15時点における版

BH16.12

JSTシソーラス - MeSH - 遺伝子 - 様々な特徴 を学習して、遺伝子と表現型(病気など)のアノテーション(関係)を見つける機械学習 (AI) をつくる

  • 参加者:金城・片山
  • サポート:渡辺・櫛田


目次

特徴ベクトル

  • JSTシソーラスのRDFから特徴ベクトルを作成
    • ランダムウォークでタームごとの URI 周辺のグラフパターンを学習
    • ターム毎に特徴ベクトルを生成
  • 遺伝子アノテーションの特徴ベクトルを生成
    • UniProtやTogoGenomeのエントリからMeSHを含むリンクを抽出
    • MeSHとJSTのタームの対応を学習

データセット

  • 遺伝子アノテーション
    • TogoGenome, DDBJ, PDBj, UniProt などの RDF から、遺伝子の特徴に関わるトリプルと MeSH へのリンクを収集

機械学習

DeepWalk

  1. Robert の前処理プログラム RDFWrapper がうまく動かない。Java のライブラリの問題?→しょうがないので、自前で前処理プログラムを作り、originalのDeepWalkプログラムを使うことにする。
  2. OCaml RDF libraryの都合により、ntriples -> turtleに変換。(rapper を使ったが、文字コードの問題で一部トリプルが省かれるみたい。)
  3. jst-mesh2016.ntとmesh2016.ntをマージしたグラフのデータを作った。ノード数 5,401,382
  4. DeepWalkを走らせてベクトルを作り始めた(2016/12/13 3PMごろ)。→まだ終わらない(17:52)

参考

個人用ツール