FrontPage / 2006-06-25

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今日の予定

to do List

• bsa
  • 次回についての連絡事項を ML に流す。
  • 2 章の予習をする。
    • 2.1 Introduction
    • 2.2 The scoring model
    • 2.3 Alignment algorithms
    • 2.4 Dynamic programming with more complex models
    • 2.5 Heuristic alignment algorithms
    • 2.6 Linear space alignments
    • 2.7 Significance of scores
    • 2.8 Deriving score parameters from alignment data

• whoda-v0.7.4 の計算時間を速くする！！
  • whoda-v0.7.5
    • anchor set に含まれる各 anchor について、その anchor よりも genome_0 の塩基番号が大きく、かつ、colinear な anchor との間に colinear edge を描く。これにより、colinear sdge set が形成される。
    • colinear edge set に含まれる各 edge について、他の colinear edge set に含まれるいかなる edge を内側に含まない場合、その colinear edge set は sub-neighbor edge set に加えられる。このとき、ある集合からその最大値を求めるときなどのように、全集合の部分集合における sub-neighbor 候補をストックしておき、部分集合に次の要素を加えたときの sub-neighbor edge 候補を求め、、、とやってゆくことで、計算時間を抑えることができる。

• 修論レースを突き進むんだ！！
  • whoda-v0.7.4 のパラメータの収束範囲について網羅的に調べる。
    • hsa17-mmu11 G/g = 2 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
    • hsa17-mmu11 G/g = 5 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
    • hsa17-mmu11 G/g = 10 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
    • hsa17-mmu11 G/g = 100 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
    • hsa17-mmu11 G/g = 1000 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
    • hsa17-mmu11 G/g = 10000 で、G=e-2, e-3, e-4, e-5, e-6, e-7 について。
  • whoda-v0.7.4 を生物配列に適用する。
  • PatternHunter? の出力を anchor として whoda-v0.7.4 を使ったらどうなるんだろう？
  • synteny に含まれる遺伝子の機能相関について調べる
    • GO term を用いた Resnik の information content-based method によって、pairwise の機能相関の度合いを調べることができる。
    • そこで、not-in-synteny gene 間の機能相関の度合いの分布、not-in-synteny gene で、locus が近い gene 間の機能相関の度合いの分布、in-synteny gene で同一 synteny に含まれる gene 間の機能相関の度合いの分布、という３つの分布を計算し、その分布がどの程度離れているかを調べる。
    • 機能相関についてより定量的に調べるため、機能相関の度合いについてある閾値を設けて、そうすると not-in-synteny gene group，not-in-synteny and near locus gene group，in-the-same-synteny group の各グループ内の要素を、機能相関あり，機能相関なし、の２群に分類することができる。この２群の個数を求めたら、χ自乗検定によって差があるかを判定することができる。

• 本の返却

• 江戸小紋

• 先生に返信
  • multiple 比較を行うことのメリットは？

今日の行動