情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

演者らは、次世代シーケンサーやマイクロアレイのデータを用いて、判別分析を用いた判別関数による表現型予測を実施してきた。判別関数の説明変数が増加するにしたがって、その組合せは指数関数的に増えるため、総当たり法又は、無作為抽出による（いわゆるブートストラップ法）最適化を並列分散処理にて行ってきた。その過程で、判別関数を最適化する際に、ランク落ちや多重共線性の問題でエラーが起こり、その対応が必要になることが頻発した。今回、次世代シーケンサーやマイクロアレイによるそれらの特性の差、データの反復数の変化によるエラーの起こりやすさなど、判別分析による生物学的データの分析を扱う際の問題点についてまとめる。