作業ログ――次の統合 TV の構想決め(2)

Peak Detection の複数用意されているアルゴリズムを走らせてみた。三種類、というのは
http://d.hatena.ne.jp/kishu_no_sue/20120221/1329815653
にあるとおりなのですが。

Enrichment Region Detection →理屈は単純なので動作が速い。元々のデータを出した論文もこれに近い方法で、解析した結果についても結構似てます。
PICS →これで出た結果は他の方法よりもかなり範囲が絞りこまれている。False Positive が一番少ない(ように思える)。範囲が絞りこまれているので、その後モチーフ探索などのアルゴリズムを走らせる際の速度が非常に速くなります。
MACS →デフォルト値のまま走らせると感度が良すぎて、ピークといえるのかが怪しい領域までバシバシ拾ってきちゃいます。拾ってくる範囲が広すぎて GADEM アルゴリズムによるモチーフ探索に時間がかかること……。 GO などの解析するとこれの結果だけ全く違う結果が返って来ました。パラメータをうまく調整することで結果が改善されないか少し試行しています。

少しいじった感じだと PICS が一番良いのかなーという印象。MACS の方はパラメータを調整してうまくいくようにできないかなー。