G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/18 (2006.01) C12N 15/00 (2006.01) C12Q 1/68 (2006.01) G01N 33/574 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) G06F 19/00 (2006.01)
Patent
CA 2481485
In data analysis for determining a correlation model among a condition of a living body and the expression doses of plural genes and/or the amount of an intracellular substance, an explaining variable contained in the data is selected in a data mass wherein the condition of the living body or a change in the living body probabilistically occurring with the passage of time is regarded as a target variable while the expression doses of plural genes and/or the amount of an intracellular substance are regarded as explaining variables. Then the cross verification of a correlation model containing the thus selected explaining variable and target variable is calculated and the results are evaluated. The selection of the explaining variable, the calculation of cross verification and the evaluation of the results are repeated until the cross verification is not improved any more to thereby determine a partial least squares method model. Thus, an effective data processing method for multivariable gene expression data is provided.
Dans le cadre d'une analyse de données visant à déterminer un modèle de corrélation entre l'état d'un organisme vivant et des doses d'expression de gènes multiples et/ou une quantité de substance intracellulaire, on sélectionne une variable d'explication contenue dans une masse de données. L'état de l'organisme vivant ou un changement survenu dans cet organisme en termes de probabilité avec le passage du temps est considéré comme une variable cible alors que les gènes multiples et/ou la quantité de substance intracellulaire sont considérées comme des variables explicatives. On procède ensuite à la vérification croisée du modèle de corrélation contenant la variable cible et la variable explicative ainsi sélectionnées et l'on évalue les résultats. On répète les opérations de sélection de la variable explicative, de vérification croisée et d'évaluation des résultats jusqu'à ce que les résultats de la vérification croisée ne s'améliorent plus et l'on détermine alors un modèle par la méthode des moindres carrés partiels. Avec cette invention, on dispose d'une méthode efficace de traitement de données sur l'expression génique multivariable.
Ishikawa Toshio
Kume Takashi
Bereskin & Parr Llp/s.e.n.c.r.l.,s.r.l.
Ishihara Sangyo Kaisha Ltd.
LandOfFree
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