%\title{LaTeX Portrait Poster Template}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% a0poster Portrait Poster
% LaTeX Template
% Version 1.0 (22/06/13)
%
% The a0poster class was created by:
% Gerlinde Kettl and Matthias Weiser (tex@kettl.de)
% 
% This template has been downloaded from:
% http://www.LaTeXTemplates.com
%
% License:
% CC BY-NC-SA 3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/)
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%----------------------------------------------------------------------------------------
%	PACKAGES AND OTHER DOCUMENT CONFIGURATIONS
%----------------------------------------------------------------------------------------

\documentclass[a1,portrait]{a0poster}

\usepackage{multicol} % This is so we can have multiple columns of text side-by-side
\columnsep=50pt % This is the amount of white space between the columns in the poster
\columnseprule=3pt % This is the thickness of the black line between the columns in the poster

\usepackage[svgnames]{xcolor} % Specify colors by their 'svgnames', for a full list of all colors available see here: http://www.latextemplates.com/svgnames-colors

\usepackage{times} % Use the times font
%\usepackage{palatino} % Uncomment to use the Palatino font

\usepackage[dvipdfmx]{graphicx}
\graphicspath{{figures/}} % Location of the graphics files
\usepackage{booktabs} % Top and bottom rules for table
\usepackage[font=small,labelfont=bf]{caption} % Required for specifying captions to tables and figures
\usepackage{amsfonts, amsmath, amsthm, amssymb} % For math fonts, symbols and environments
\usepackage{wrapfig} % Allows wrapping text around tables and figures
\usepackage{geometry} 
\geometry{left=15mm,right=15mm,top=15mm,bottom=15mm}
\renewcommand\labelenumi{{[\arabic{enumi}]}}

\begin{document}
%\begin{normalsize}
%\begin{footnotesize}
\begin{small}

%----------------------------------------------------------------------------------------
%	POSTER HEADER 
%----------------------------------------------------------------------------------------

% The header is divided into two boxes:
% The first is 75% wide and houses the title, subtitle, names, university/organization and contact information
% The second is 25% wide and houses a logo for your university/organization or a photo of you
% The widths of these boxes can be easily edited to accommodate your content as you see fit

\begin{minipage}[H]{0.23\linewidth}
\vspace{-1cm}
\hspace{-1cm}
\includegraphics[width=11cm,height=6.5cm]{Figure/TPU_rogo2.png}
\end{minipage}
%\hspace{18cm}
\begin{minipage}[h]{0.9\linewidth}
\LARGE \color{Navy} \textbf{遺伝子データベースからのテキストマイニングによる\\Pathwayにおけるタンパク質の関連性
の可視化}

%\begin{flushright}
\color{Black}% Title
\vspace{5mm}
%\hspace{13cm}
\Large \textbf{1815070}\hspace{5mm}
\Large \textbf{武藤克弥}\hspace{20mm} % Author(s)
\large \textbf{情報基盤工学講座}\hspace{8mm}
%\large \textbf{富山県立大学工学部　電子・情報工学科　情報基盤工学講座}\\[0.4cm]
\large \textbf{指導教員 奥原浩之}\\[0.4cm]
%\end{flushright}
%University/organization富山県立大学工学部電子・情報工学科
%富山県立大学工学部　電子・情報工学科　情報基盤工学講座

\end{minipage}
%\Huge\textit{Country Update}\\[2.4cm] % Subtitle

%\begin{minipage}[h]{0.2\linewidth}
%\includegraphics[width=10cm]{./Figure/class.JPG}\ 
%\includegraphics[width=14cm]{Figure/TPU_rogo.png}\\
%\end{minipage}

\vspace{-2mm} % A bit of extra whitespace between the header and poster content

%----------------------------------------------------------------------------------------

\begin{multicols}{3} % This is how many columns your poster will be broken into, a portrait poster is generally split into 2 columns

%----------------------------------------------------------------------------------------
%	ABSTRACT
%----------------------------------------------------------------------------------------

%\color{Navy} % Navy color for the abstract

%----------------------------------------------------------------------------------------
%	INTRODUCTION
%----------------------------------------------------------------------------------------
%\color{Black} % SaddleBrown color for the introduction

------------------------------
\vspace{5mm}
{\large{\bf {要約}}}
------------------------------
\bfseries {

生命科学分野において、テキストマイニングを用いて，データベースに日々蓄積されていく遺伝子データから，遺伝子・タンパク質間の関係性や相互作用を見出すことの重要性は依然として強い．本研究ではある生物が持つたんぱく質の共起関係を抽出し，それらの関係性を3Dグラフに可視化する．そして，得られた関係性について，さらなる分析を行うための支援を目的とする．
}

%①その論文で論じるテーマ、もしくは扱う問題の説明(具体例を挙げて)
%②従来の研究が不十分・間違っているという根拠
%③従来の研究に代わる筆者の分析・主張
%④筆者の分析・主張を支える根拠・証拠・具体例
%建築現場における日程計画を不確定性・不確実性を考慮した上で多目的最適化する.
%少子高齢化による労働人口の減少で仕事における作業効率が求められるなか,特に人手不足が深刻な職業が建設躯体工事の職業や建築・土木・測量技術者などの建設・土木工事関係の職業である.
%人手不足を補うためには,計画的に効率良く作業を進めるための的確なスケジュールを作成する必要がある.
%しかし、建築現場におけるスケジュール管理は非常に難しく,天災,労災や事故などが原因で工程の変更や作業の中止が起こることがある.
%よって,もし、トラブルで作業が遅れてしまっても,工期に間に合わせることができるように,余裕をもった工程計画を考えなければならない.そこで,本研究では,この余裕を見積もることを重視し,更に,管理者が多目的に日程を調整できるスケジューリングシステムを考える.
%従来の建築現場における工程計画では作業員の熟練度や天候などの不確定で不確実な要素を考慮し,管理者の目的に合わせた日程計画を見積もるには不十分である.
%そこで,本研究では,作業員や天候などの不確定で不確実な要素を考慮する上で,ファジィランダムの概念を導入し,用いる要素の曖昧さを表現した.これにより,不確定で不確実な要素を考慮しつつ,資源の無駄を抑え,余裕をもった工程を提案している.
\vspace{-1mm}
\begin{flushleft}
%\begin{footnotesize}
\bfseries {キーワード：\\ \vspace{1mm}遺伝子データベース, スクレイピング, テキストマイニング, 共起ネットワーク,可視化 }
%\end{footnotesize}
\end{flushleft}

%\vspace{-2mm}
------------------------
{\large{\bf {1\ \ はじめに}}}
\vspace{2mm}
------------------------
\bfseries {

計算機の発展に伴い，年々増加しつつある大量かつ整理されていない文書データに対して，自然言語処理や情報検索技術等を用い，有用な情報を見い出すテキストマイニングが近年盛んになってきている．あるキーワードで検索し，検索結果に現れる文章から自然言語処理などを行って必要な単語のみを抽出したり，得られた情報をデータベース化し，新たな情報提供を行えるソフトウェアを開発したりなど，様々な応用がある．生体・遺伝子情報を扱う生命科学分野においても，日々蓄積されていく文献・遺伝子データベースの中から特定の働きをもつ遺伝子名を検索したり，遺伝子間の関係性や相互作用を見い出したりするのにテキストマイニング技術が用いられている．

本研究では，遺伝子間関係を可視化することに重点を置いている．まず，遺伝子データベースであるKEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)が提供する遺伝子データを用いて，ある生物が持つタンパク質どうしの共起頻度を計算する．そして，得られた共起頻度を重みとする隣接行列を作成し，共起ネットワークとしてタンパク質間の関係を描画する．
}
\vspace{2mm}
%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
%\includegraphics[width=17cm]{Figure/zu1.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$1$\ \ 研究背景
%\end{center}

%現在,少子高齢化による労働者人口の減少は1つの社会的課題となっている.国立社会保障・人口問題研究所の調査で,2030年には,人口の1/3近くが65歳以上の高齢者になると推計されている.そして,このまま対策がないと,GDPの減少は避けられない[1].

%この問題では,限られた資源で最大の利益を得ることが求められる.対策として,AIの導入や出生率の増加政策などが挙げられるが,今回は対策の一つとして考えられる「最適な人員・費用追加による生産性の向上」に着目した.

%また,少子高齢化による労働人口の減少で生産性の向上や作業効率の向上が注目されるなか,建設・土木工事でも,「経済性」「迅速性」「確実性」という,3つの要素間の適切なバランスをとりあげた工程計画の研究が非常に重要になってきている.家づくりは長い期間をかけて行うため,進むほどに後戻りが難しくなるため,最初に全体の大まかな流れをつかんでおくことが大切だ[2].

%本研究では建設現場における生産性の向上を目的とし,人員・費用の無駄のない投入を補助するための建設日程計画を求めることを目指す.

%しかし,作業の所要時間や費用は「作業員の熟練度」や「天気」によって変動する曖昧性を含む要素である.そこで,本研究では,この不確定で不確実な要素も考慮した日程計画の導出を行う.


%本研究の目的は,不確定性・不確実性を考慮した多目的日程計画最適化のモデルを考え,効果的な人員や費用の追加を補助することができる日程計画を作成することにより,生産性の増加を目指すことである.研究の背景と目的をまとめたものを図1に示す.

%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.95\linewidth}
%\includegraphics[width=17.5cm]{Figure/nagare2.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\vspace{5mm}

\vspace{2mm}
--
{\large{\bf {2\ \ }}テキストマイニングと可視化}
--

%----------------------------
\vspace{5mm}
{\normalsize{\bf {2.1\ \  スクレイピングとテキストマイニング}}}
\vspace{2mm}
%----------------------------
\bfseries {

%大量の無秩序な文書データから有用な情報を取り出すために，まず元となる文書データをデータベースなどにアクセスして収集することが多い．その際に必要となってくるのはスクレイピングである．
大量かつ整理されていない文書データから有用な情報を抽出するためには，元となる文書データを収集する必要があり，収集方法の1つとしてとしてスクレイピングがある．スクレイピングとは，Webサイトから文章をプログラミングによって自動取得する方法であり，効率的にデータを収集できる．

テキストマイニングでは，自然言語処理を用いて，取得した文章を品詞レベルの単語に分解し，ある単語の出現頻度や，1つの単語に対して別のある単語が呼応して出現する共起頻度などを分析することで，有用な情報を抽出する．スクレイピングとテキストマイニングを組み合わせることで，効率的に情報抽出する仕組みを作ることができる．自然言語処理の1つである形態素解析の例を図1に示す．
\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f0.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$1$\ \ 形態素解析による文章の分解
\end{center}
\vspace{2mm}
}
%\vspace{1mm}
%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
%\includegraphics[width=18cm,height=12cm]{Figure/cpm.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$2$\ \ クリティカルパスの最小化
%\end{center}

%----------------------------
\vspace{2mm}
{\normalsize{\bf {2.2\ \  可視化による情報抽出}}}
\vspace{2mm}
%----------------------------
\bfseries {

テキストマイニングでは，単語どうしの共起頻度や，出現傾向の相関性といった分析結果を，頂点(ノード)と辺(エッジ)を持ったグラフを用いて可視化することが多い．ノードには抽出した単語が入り，関連のある単語同士がエッジで結ばれる構造となる．出現頻度や共起頻度の高さを，エッジ太さやノードの大きさで表すことによって，視覚的な分析を行うことができる．

3Dグラフ[1]では，あるワードを検索して表示されるWebサイトや，Twitterのツイートから文章をスクレイピングし，テキストマイニングによって共起頻度が高い単語同士が共起ネットワークで表現される．図2(左)が3Dグラフの例であり，共起頻度が高い単語ペアほど太いノードで表現されている．ユーザは検索ワードから複数の関連する単語を3Dグラフで見ることができ，アイデアの発想支援につなげることができる．
}


\vspace{2mm}
--
{\large{\bf {3\ \ }}生命科学とテキストマイニング}
--

%----------------------------
\vspace{5mm}
{\normalsize{\bf {3.1\ \ 遺伝子間関係の可視化}}}
\vspace{2mm}
%----------------------------
\bfseries {

生命科学分野におけるテキストマイニングでは，遺伝子データベースにある文献内の共起関係に着目した，タンパク質間相互作用の関係性の可視化や遺伝子構造のネットワーク抽出などが挙げられる．

遺伝子データベースの１つにPubMedがある．PubMedとは生物・医学論文や妙録をデータベース化したものであり，今までに発表されてきた膨大な数の文献を調べることができる．PubMedにはMeSHと呼ばれる医学用語を階層構造に分類したシソーラスがあり，MeSH内の用語の共起性を用いて用語間の関係性を調べる研究が多くなされてきた．

研究例として，MeSHから用語を抽出し，ビブリオメトリックの指標として，Dice係数の逆数を用いて2つの遺伝子間の非類似行列を求め，それをエッジ重みとして可視化したり[2]，サイトカインと疾患の関係性をMeSH用語の共起頻度を用い，相関行列を導出てクラスタリングを行ったものがある[3]．タンパク質の共起ネットワークの例を図2(右)に示す．
\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f1-2.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$2$\ \ 3Dグラフとタンパク質の共起ネットワーク[2]
\end{center}
\vspace{2mm}
}
%\vspace{2mm}
%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
%\includegraphics[width=18cm]{Figure/frm.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$5$\ \ ファジィ・ランダム
%\end{center}
%\vspace{3mm}

%----------------------------
\vspace{3mm}
{\normalsize{\bf {3.2\ \ タンパク質間の共起性}}}
\vspace{2mm}
%----------------------------
\bfseries {

遺伝子やタンパク質の関係性を調べる際に共起分析が良く用いられる．共起分析はテキストマイニングの研究ではよく用いられており，文章中のある単語に付随して出現する単語がある場合，その2つの単語には何らかの関連があるものとして分析する手法である．PubMedなどのデータベースを用い，論文中に出現する遺伝子やタンパク質の用語を抽出し，それらの共起性を分析する研究が多く行われている．

一方で，文章ではなく，生物のゲノム配列内やパスウェイに出現する遺伝子どうしの共起分析を行う研究も存在する．ゲノム配列の共起分析の例として，世界的にMRG(金属耐性遺伝子)が抗生物質耐性遺伝子(ARG)の増加に影響している傾向がみられることから，可動遺伝因子(MGEs)のDNAに含まれるARGとMRGの共起性を解析した研究がある[4]．用いられている共起性の評価指標として，遭遇率と平均最小距離の2つがある(図3)．

遭遇率は1つのゲノム配列に対して，MRGから距離$5000bp$内にあるARGの数を$[200bp,100000bp]$(ステップ数:$200bp$)の範囲でカウントされる．MRG,ARGに属する遺伝子をそれぞれ$M_i$,$A_i$とし，この範囲における$M_i$の数を$N_{(M_i)}$，1つのMRG遺伝子の前後$5000bp$内に含まれるARGの数を$N_{(A_i)}$，とすると，$K$個のゲノムにおける$M_i$と$A_i$の遭遇率$IoE_i$(1)が得られる
\vspace{-2mm}

%\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f3_2.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$3$\ \ 共起頻度の計算法[4]
\end{center}

平均最小距離$AMD_i$は$M_i$の前後$5000bp$内に複数存在する$A_i$のうち，最も近くにある$A_i$と$M_i$の距離$d_i$における1ゲノム中の平均距離であり，(2)で与えられる．

\vspace{2mm}
%\vspace{2mm}
%%\begin{center}
%\begin{flushleft}
%\begin{minipage}[h]{0.9999\linewidth}
%\includegraphics[width=18.3cm,height=11cm]{Figure/shiki1.png}
%\end{minipage}
%\end{flushleft}
%%\end{center}
%\begin{center}
%図$6$\ \ モデルの定式化
%\end{center}
%\vspace{2mm}
}
\bfseries {

}
%$\bar{\tilde c}_{ij}$,$\bar{\tilde b}_{ij}$の各要素は図7にあるメンバシップ関数により特性づけられるファジィランダム変数を要素とする変数ベクトルである.目的関数の係数はL-Rファイジィ数において,中心,広がりのパラメータが確率変数となっているファジィランダム変数であるため,各目的関数は,拡張原理に基づくL-Rファジィ数の演算により,図7のメンバシップ関数で特徴づけられている.

%さらに,目的関数に対して,ファジィ目標${\tilde G}_{l}$を導入し,目的関数のメンバシップ関数$\mu_{\bar{\tilde c}_{ij}{x}_{ij}}$(y)を可能性分布とみなすとき,その分布の下でファジィ目標${\tilde G}_{l}$が満たされる可能性の度合い$\pi_{\bar{\tilde c}_{ij}{x}_{ij}}$(${\tilde G}_{l}$)は、可能性測度を用いて図7のように与えられる.

%\vspace{2mm}
%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.9999\linewidth}
%\includegraphics[width=18.5cm,height=11cm]{Figure/shiki2.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$7$\ \ 目的関数のメンバシップ関数とファジィ目標の導入
%\end{center}
%\vspace{2mm}

%ここでは,問題における$\pi_{\bar{\tilde c}_{ij}{x}_{ij}}$(${\tilde G}_{l}$)の最大化,$\pi_{\bar{\tilde c}_{ij}{x}_{ij}}$(${\tilde G}_{l}$)の値がある一定値$h_{l}$(満足基準値)以上となる確率を最大化するという確率最大化モデルに基づき,
\bfseries {
}

%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.9999\linewidth}
%\includegraphics[width=18.5cm,height=11cm]{Figure/shiki3.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$8$\ \ 確率最大化モデルに基づいた変換
%\end{center}
%\vspace{5mm}

------------------------
{\large{\bf {4\ \ 提案手法}}}
\vspace{2mm}
------------------------
\bfseries {

本研究では，パスウェイ内に同時出現する２つの遺伝子に着目して共起分析を行う．パスウェイとは代謝における酵素反応や，シグナル伝達といった遺伝子・タンパク質の相互作用を描画したマップのことであり，様々な遺伝子解析実験のデータを，専門家が手動で整理することで作成されている．

KEGGが提供するKEGG Pathwayから，特定の生物が持つ遺伝子とパスウェイの情報をKEGGのREST APIを用いて取得し，遺伝子とその遺伝子が含まれるパスウェイの対応表を作成する(図4)．

\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f4.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$4$\ \ 対応表とパスウェイ
\end{center}
\vspace{2mm}

対応表内のある2つの遺伝子が同じパスウェイ内に出現する回数を計算し，共起頻度の重みとして隣接行列に表現する．そして，共起頻度が高い上位数十件(任意)のみに絞って3Dグラフに可視化する．最終的に出てきた関係について，どのような意味づけができるのか検討する\\(図5)．
%今回は，個体数，選択方法，交叉の方法や突然変異の割合などのパラメータを細かく設定できる遺伝的アルゴリズム(GA)で，この非凸非線形計画問題を解くことを検討する．GAを用いてある非線形問題を解いた例を図9に示す.
%\vspace{2mm}
%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.9999\linewidth}
%\includegraphics[width=18.5cm,height=10cm]{Figure/gatest.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$9$\ \ GAを用いた数値実験例
%\end{center}
%\vspace{2mm}
%%目的関数
%%\begin{eqnarray}
%%g(\mathbf{x}) = 1 + \frac{9}{n-1}\sum_{i=2}^n x_i\\
%%f_{\text{ZDT1}1}(\mathbf{x}) = x_1\\
%%f_{\text{ZDT1}2}(\mathbf{x}) = g(\mathbf{x})\left[1 - \sqrt{\frac{x_1}{g(\mathbf{x})}}\right]
%%\end{eqnarray}
\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f5.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$5$\ \ パスウェイからの共起頻度評価方法
\end{center}
\vspace{2mm}
}

\vspace{2mm}
------------
{\large{\bf {5\ \ 数値実験並びに考察}}}
\vspace{2mm}
------------
\bfseries {

最初に，複数のヒト(接頭辞:hsa)の遺伝子とパスウェイを取得・整理し，対応表を作成した．次に，4章で述べた方法を用いて2つの遺伝子が同時出現する頻度を計測し，図6(左)のような隣接行列を生成した．最後に，エッジの重みとなる隣接行列の値を，大きさに応じて10段階の階級に分類し，2段階ごとに色付けを行ったものを3Dグラフに出力した(図6(右))．
\vspace{1mm}
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{0.99\linewidth}
\includegraphics[width=18cm,height=10cm]{Figure/f6.png}
\end{minipage}
\end{center}
\begin{center}
図$6$\ \ ヒトが持つたんぱく質関係の可視化結果
\end{center}
\vspace{2mm}

最も強い赤色(共起度99～110)のつながりとして5290,5291,5293,5295,5296,8503(hsaは省略)のネットワーク，207,208,10000のネットワークが得られた．前者の場合は，いずれのノードもホスファチジルイノシトール3-キナーゼ(PI3K)というシグナル伝達タンパク質のネットワーク，後者はセリン/スレオニンキナーゼ(Akt)の3種類のアイソフォームからなるネットワークであった．PI3K，Aktのどちらもがんに関連するものであり，ヒトのパスウェイの中でこの2つのネットワークが最も強く現れたことについて，さらなる分析につなげられると考えられる．
}

\vspace{2mm}
------------------------
\vspace{5mm}
{\large{\bf {6\ \ おわりに}}}
------------------------
\bfseries {

本研究では，同じパスウェイに同時出現するタンパク質に注目し，同時出現する頻度をエッジの重みとして3Dグラフに出力した．今後の課題として，パスウェイの階層構造や1つのノード対してつながっているノードの分析などを行って行きたいと考えている．
}

%\begin{center}
%\begin{minipage}[h]{0.95\linewidth}
%\includegraphics[width=17cm]{Figure/kadai3.png}
%\end{minipage}
%\end{center}
%\begin{center}
%図$10$\ \ 今後の課題
%\end{center}
%\vspace{3mm}
\vspace{2mm}
--------------------------
\vspace{5mm}
{\large{\bf {参考文献}}}
--------------------------
\vspace{-5mm}
\begin{enumerate}	
\begin{footnotesize}
%\item``国内人口推移が2030年の「働く」にどのような影響を及ぼすか'' \\{https://www.recruit-ms.co.jp/research/2030/report/trend1.html}	
%\item ``第2章 ネットワーク構造つながりを見る''\\{http://www.econ.tohoku.ac.jp/~ksuzuki/teaching/ch2.pdf}
%\item ``建設工事における総括工程計画モデルの開発研究''
%\item 飯田耕司, ``不確実性への挑戦・意思決定分析の理論''
%\item 現場コミュニケーションアプリ「Kizuku(キズク)」
%\item Hideki Katagiri , Interactive multiobjective fuzzy random linear programming: Maximization of possibility and probability
%\item M. Sakawa, I. Nishizaki, H. Katagiri, Fuzzy Stochastic Multiobjective Programming, Springer, 2011
%\item 椎名孝之, ``確率計画法'', 朝倉書店, 2015
\item 平松 楓也, "発想支援とジオプロセンシングのシームレスな統合に向けたQGISプラグインの開発", 富山県立大学学位論文 2020. 
\item Stapley BJ, Benoit G, "Biobibliometrics: information retrieval and visualization from co-occurrences of gene names in Medline abstracts", Pacific Symposium on Biocomputing 2000.
\item Nophar Geifman, Anthony D. Whetton, "A consideration of publication-derived immune-related associations in Coronavirus and related lung damaging diseases", Journal of Translational Medicine 2020.
\item Li-Guan Li, Yu Xia, Tong Zhang, "Co-occurrence of antibiotic and metal resistance genes revealed in complete genome collection", The ISME Journal 2016.
\end{footnotesize}
\end{enumerate}
\end{multicols}
%\end{normalsize}
%\end{footnotesize}
\end{small}
\end{document}