バレンタインデーの戦果

　今年のバレンタインデーの戦果の記録。
　一枚目の写真は、職場にて『ご自由にお持ち下さい』的チョコレート。ここまでくると『義理』というのとも違って、年賀状とか暑中見舞いのような『いつもお世話になっております』というご挨拶レベルですね。しっかり美味しそうなのを見繕ってもらってきましたが。


　一件目。ウイスキー、ブランデー、コニャックのボンボン詰め合わせ♪　さすが、好みを分かっていらっしゃる(?)。昼に職場で食べてはやはり危険でしょうか。一個ぐらいなら大丈夫…？？　考えてみると、チョコの中にどうやってお酒を入れるのかちょっと不思議です。注射器のようなもので入れて後から穴を塞ぐとか、お椀型のチョコに板状のチョコで蓋をするとか？



　二件目：スターバックスのロゴが入った直径6センチほどの、金色に輝くメダル状のチョコ。これに加えて心のこもった手作りのオマケつき。

　以上二件。ありがとうございました。この年にもなってバレンタインデーもなにもあったものではありませんが、気にかけてもらえるだけうれしいです。
　お返しは【外食記録】のネタ収集を兼ねて、とっておきの店へご招待～♪

【論】Xiong,2001,Biomarker Identification by Feature～

Momiao Xiong, Xiangzhong Fang, and Jinying Zhao
Biomarker Identification by Feature Wrappers
Genome Research, 11(11):1878-1887.,2001
[PDF]

・遺伝子抽出・サンプルクラス分けの "Feature Wrappers" で使用される三方法の性能比較。
・クラス分け法
1.Linear discriminant anarysis (Fisher's LDA)
2.Logistic regression (LR)
3.Support Vector Machines (SVMs)
・探索法
1.Sequential forward search (SFS) algorithms
2.Sequential forward floating search (SFFS) algorithms
・データ
1.Cancer colon [Alon]
2.Breast tumor [Hedenfalk]
3.Doxorubicin [Perou]

・問題点「First, although the calculation of fold changes or t-test and F test can identify highly differentially expressed genes, the classification accuracy of identified biomarkers by these methods is, in general, not very high. Second, most scoring methods do not use classification accuracy to measure a gene's ability to discriminate tissue samples.」
・問題点「Third, to improve accuracy, several authors (Moler et al. 2000; Chow et al. 2001) used a combination of genes in the top of the list of ranked genes as a composite classifier. However, a simple combination of highly ranked markers according to their scores or discrimination ability may not be efficient for classification.」
・目的「The goal of this research was to use feature (gene) selection incorporated into pattern recognition as a general framework for biomarker identification and optimal classifier generation.」
・結果「First, the classification accuracy of the optimal subsets of genes searched by SFFS algorithm is greater than or equal to that obtained by SFS algorithm. Second, the accuracy increased when sizes of subsets of selected genes increased and quickly reached 100% accuracy for the SFFS algorithm, but suddenly dropped to 50% when the size of selected subsets of genes was >60 (which is close to total sample size of 62).」
・結果「Third, it is interesting to note that the classification accuracy of optimal subsets of genes with size 4 searched by SFFS algorithm is 100%.」
・概要「In this paper, we formulated the problem of biomarker identification as feature selection incorporated into pattern recognition (i.e., we formulated it into an optimization problem). 」
・問題点「Now the question is how many genes are required and which genes are selected to ensure the required classification accuracy.」

・"pattern recognition" の絡み具合がどうもいまいちよく分からず。