次元削減アルゴリズムの一種．シークエンスによって遺伝子を行，細胞を列とした行列データを得ることができるが，その可視化のため二次元へと次元削減される．そうした次元削減法としては主成分分析が有名だが，tSNEはそのアルゴリズムの特徴から遺伝子発現パターンの類似性を描出しやすく，single cell seq分野ではt-SNEが用いられることが多い．（実験医学2020年10月号より）
腱のバイオロジーと筋-腱連関実験医学2020年10月号確率分布に基づくアプローチによって，高次元空間上のデータポイントの距離を可能な限り維持したまま低次元空間上（ここでは二次元）に表現する，教師なし機械学習手法の一種である．（実験医学2019年9月号より）
遺伝統計解析によるHLA遺伝子の疾患発症メカニズムの解明実験医学2019年9月号データの特徴を保持したまま高次元から二または三次元への非線形削減を行うことによりデータを可視化する機械学習解析アルゴリズム．（実験医学増刊375より）
心不全のサイエンス
治療法開発をめざして心臓の謎を解く
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
