2007年冬 ボーナス使用案

ボーナス出たぞぉぉ！　というわけでその使い道についてのメモ。

1.楽器の弦　予算3万円
・バイオリン×２、ビオラ、チェロなどなど、そろそろ弦まとめ買いの季節。今回はお試し無しで手広く買わず、決まった物のみ購入予定。
ストリングスラボ
http://shop.stringslab.com/
We Love Strings!
http://6926.teacup.com/cat0764/shop
・他に安い店は？

2.デジタルカメラ　予算4万円
・今手元にあるデジカメは調子が悪く中途半端にしか動かないことと、ブログでの写真の使用頻度が上がったことにより。
・狙っているのはズバリこちら → Canon IXY910IS
http://cweb.canon.jp/camera/ixyd/910is/
・先日某電器店でさわらせてもらい、あまりにきれいな写りっぷりにやられてしまった。広角28mmにひかれる。
・メモリカード含む。

3.携帯電話機種変更　予算2万円
・カシオの正月モデルに期待。そんなの出るのか？？

4.腕時計　予算2万円
・しばらく腕時計買っていないのでそろそろ。安くていいやつないかな。
http://kakaku.com/item/51607014118/
・これなど、安くて、シンプルなデザインで、中身はメカメカしくていい感じ。

5.コート or 革ジャン　予算3万円
・いいのあったら。

優先度順。3番目までが現実的か。それでも9万吹き飛びますか。そうですか。その前に、あちこちのオケで未払い分の団費を払わないと。

【論】Wang,2005,HykGene: a hybrid approach for selct～

Yuhang Wang, Fillia S.Makedon, James C.Ford and Justin Pearlman
HykGene: a hybrid approach for selecting marker genes for phenotype classification using microarray gene expression data
Bioinformatics 2005 21(8):1530-1537
[PDF][Web Site]

・マイクロアレイデータに基づく遺伝子抽出法、HykGene (hybrid approach for selection marker genes) の提案。
・データ
1.ALL/AML leukemia [Golub]
2.MLL leukemia [Armstrong]
3.Colon tumor [Alon]
・データ処理ステップ
1.Gene ranking
2.Hierarchical clustering
3.Reduce gene redundancy by collapsing clusters
4.Classification
・ランキング法（指標）
1.Relief-F
2.Information Gain
3.χ²-statistic
・クラス分け法
1.k-nearest neighbor (k-NN)
2.Support vector machine (SVM)
3.C4.5 dicision tree
4.Naive Bayes (NB)
・クラス分け結果の評価：LOOCV
・比較法
1.（未処理データそのまま）
2.SOM

・方法「In this approach, we first applied feature filtering algorithms to select a set of top-ranked genes, and then applied hierarchical clustering on these genes to generate a dendrogram. Finally, the dendrogram was analyzed by a sweep-line algorithm and marker genes are selected by collapsing dense clusters.」
・データの特性「Classification using gene expression data poses a major challenge because of the following characteristics:
・M >> N. For typical datasets, M is in the range of 2000?30 000, while N is in the range of 40?200.
・Most features (genes) are not related to the given phenotype classification problem.」
・ランキング法の変遷「These gene ranking methods have been based on t-statistic (Golub et al., 1999), information gain (Su et al., 2003; Liu et al., 2002; Li et al., 2004), χ²-statistic (Liu et al., 2002), the threshold number of misclassification (TNoM) score (Ben-Dor et al., 2000) and concatenation of several feature filtering algorithms (Xing et al., 2001). 」
・特徴「Our approach is different from the previous pre-filtering approaches in that:
・We apply gene ranking methods first.
・We determine the best number of clusters systematically.」
・将来の展望「We are currently investigating alternative approaches that use Gene Ontology to guide this selection process.」

・話の筋が明快で分かりやすい