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確率的ダイナミカルシステムとしての生物構造予測とその高精度化

Research Project

Project/Area Number 20810034
Research Category

Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)

Allocation TypeSingle-year Grants
Research Field ゲノム情報科学
Research InstitutionWaseda University

Principal Investigator

KABURAGI Takashi  Waseda University, 理工学術院, 助手 (10468861)

Project Period (FY) 2008 – 2009
Project Status Completed (Fiscal Year 2009)
Budget Amount *help
¥1,638,000 (Direct Cost: ¥1,260,000、Indirect Cost: ¥378,000)
Fiscal Year 2009: ¥468,000 (Direct Cost: ¥360,000、Indirect Cost: ¥108,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Keywordsバイオインフォマティクス / タンパク質構造予測 / 遺伝子発現ネットワーク予測 / ベイズ学習 / モンテカルロ近似 / 生体分子構造解析及び予測 / 確率的情報処理
Research Abstract

この研究はタンパク質のうち様々な分野から注目されている膜タンパク質の構造を予測するアルゴリズムを構築するものである。膜タンパク質構造予測問題は生命科学のみならず、創薬の分野などへの効果も期待されている。膜タンパク質は生体膜に存在し、細胞間情報伝達や物質の輸送など生命活動の基本的機能を果たしている。ゲノム中の20~30%は膜タンパク質をコードしているといわれており、その構造解明は創薬を含めいくつかの分野で重要と考えられている。しかし、膜タンパク質は結晶化が困難であり、立体構造が解明されているタンパク質のうち膜タンパク質は1%程度とまだ少ない。このような背景から機械学習による膜タンパク質構造予測アルゴリズムの開発が注目されている。
本研究では機械学習手法の1つ、隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model、HMM)を用いる。HMMは時系列性のあるデータのモデル化に広く用いられており、手書き文字認識、音声認識、署名照合などの幅広い分野に応用されている。HMMでは観測されるデータの背後に「状態」が存在すると仮定する手法である。本研究では膜タンパク質の特徴的な構造をグラフ構造として表現し、膜貫通領域の数と膜貫通領域を予測するアルゴリズムを構築することを目指した。
具体的には膜タンパク質構造の予測問題に対し、HMMのBayes的アプローチをモンテカルロ実装したアルゴリズムを提案し、国際会議にて報告した。その際、新たな課題も見つかった。その対策としてモデルをDirichlet Process先験分布を用いて拡張することを提案し、初期的な実験を行った。
また、遺伝子はタンパク質を符号化し、一方タンパク質は遺伝子発現量を制御する。したがって一般に遺伝子制御ネットワークはフィードバックを含むダイナミックなネットワークと考えられる。その構造の解明は、構造そのものに対する興味以外に、いくつかの困難な疾患の原因解明とその治療への足がかりとして重要な役割を演じている。この問題に対しても機械学習的手法により多くの成果がある。
遺伝子発現制御ネットワーク予測問題に対しては、グラフ構造の事前知識としてスケールフリー性を考慮したアルゴリズム提案し国際会議にて報告し、論文化した。さらに、データの非正規性・非線形性を考慮する必要が確認されたため、2つのアプローチを試みた。データの非正規性にはBox-Cox変換を用いたデータ正規化アルゴリズムを、非正規性には無限中間素子ニューラルネットワークを用いたアルゴリズムを提案し、ごく初期的な実験結果を得つつある。

Report

(3 results)
  • 2009 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2008 Annual Research Report
  • Research Products

    (20 results)

All 2010 2009 2008 Other

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (13 results) Remarks (4 results)

  • [Journal Article] Monte Carlo-based Mouse Nuclear Receptor Superfamily Gene Regulatory Network Prediction: Stochastic Dynamical System on Graph with Zipf Prior2010

    • Author(s)
      Y. Kitamura, T. Kimiwada, J. Maruyama, T. Kaburagi, T. Matsumoto, K. Wada
    • Journal Title

      IPSJ Transactions on Bioinformatics (accepted)

    • NAID

      130000251509

    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Journal Article] Monte Carlo-based Mouse Nuclear Receptor Superfamily Gene Regulatory Network Prediction : Stochastic Dynamical System on Graph with Zipf Prior2010

    • Author(s)
      Y.Kitamura, T.Kimiwada, J.Maruyama, T.Kaburagi, T.Matsumoto, K.Wada
    • Journal Title

      IPSJ Transactions on Bioinformatics 3

      Pages: 24-39

    • NAID

      130000251509

    • Related Report
      2009 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Backward Smoothing Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction with Stochastic Dynamical Systems2008

    • Author(s)
      T. Kaburagi, T. Matsumoto
    • Journal Title

      J. of Comp. Intelligence in Bioinformatics Vol.1(No.1)

      Pages: 13-33

    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] A Bayesian Monte Carlo Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction2009

    • Author(s)
      T. Kaburagi, T. Matsumoto
    • Organizer
      17th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 8th European Conference in Computational Biology
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] Monte Carlo-Based Bayesian Prediction of Gene Regulatory Networks with Zipf Distribution: Mouse Nuclear Receptor Superfamily2009

    • Author(s)
      H. Miyachika, Y. Kitamura, T. Kimiwada, J. Maruyama, T. Kaburagi, T. Matsumoto, K. Wada
    • Organizer
      17th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 8th European Conference in Computational Biology
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] A Bayesian Monte Carlo Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Protein Structure Prediction2009

    • Author(s)
      T.Kaburagi, T.Matsumoto
    • Organizer
      17th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 8th European Conference in Computational Biology
    • Place of Presentation
      ストックホルム(スウェーデン)
    • Related Report
      2009 Annual Research Report
  • [Presentation] Monte Carlo-Based Bayesian Prediction of Gene Regulatory Networks with Zipf Distribution : Mouse Nuclear Receptor Superfamily2009

    • Author(s)
      H.Miyachika, Y.Kitamura, T.Kimiwada, J.Maruyama, T.Kaburagi, T.Matsumoto, K.Wada
    • Organizer
      17th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology & 8th European Conference in Computational Biology
    • Place of Presentation
      ストックホルム(スウェーデン)
    • Related Report
      2009 Annual Research Report
  • [Presentation] Transmembrane Secondary Structure Prediction : A Hidden Markov Model Approach and its Extensions2009

    • Author(s)
      鏑木崇史
    • Organizer
      独立行政法人医薬基盤研究所
    • Place of Presentation
      大阪
    • Related Report
      2009 Annual Research Report
  • [Presentation] 状態維持確率にポアソン分布を用いた一般化隠れマルコフモデルによる膜タンパク質構造予測2008

    • Author(s)
      T. Kaburagi, T. Matsumoto
    • Organizer
      第14回バイオ情報学研究会
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] An Approach to Predict Transmembrane Protein Structure with Stochastic Dynamical Systems Using Backward Smoothing Scheme2008

    • Author(s)
      T. Kaburagi, T. Matsumoto
    • Organizer
      16th Annual International Conference Intelligent Systems for Molecular Biology
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] A Generalized Hidden Markov Model Approach to Transmembrane Region Prediction with Poisson Distribution as state Duration Probabilities2008

    • Author(s)
      鏑木 崇史, 松本 隆
    • Organizer
      情報処理学会第14回バイオ情報学研究会
    • Place of Presentation
      北海道大学、札幌
    • Related Report
      2008 Annual Research Report
  • [Presentation] Predicting transmembrane structures with stochastic dynamical systems : An approach using generalized hidden Markov model2008

    • Author(s)
      Takashi Kaburagi
    • Organizer
      Japan-Slovenia Seminar on Nonlinear Science
    • Place of Presentation
      東京大学、東京
    • Related Report
      2008 Annual Research Report
  • [Presentation] 膜タンパク構造予測アルゴリズム : Monte Carlo HMM2008

    • Author(s)
      鏑木 崇史, 松本 隆
    • Organizer
      第2回早稲田大学・東京女子医科大学ジョイントシンポジウム
    • Place of Presentation
      東京女子医科大学、東京
    • Related Report
      2008 Annual Research Report
  • [Presentation] A Novel Gene Ontology Prediction Algorithm Using Infinite Mixtures of Hidden Markov and Binary Models with a Dirichlet Process Prior

    • Author(s)
      T. Kaburagi, N. Tagoto, T. Matsumoto
    • Organizer
      ISMB 2010
    • Place of Presentation
      (accepted)
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] A Gene Regulatory Network Prediction Algorithm Using a Gaussian Bayesian Network Model with a Box-Cox Transformation

    • Author(s)
      H. Miyachika, J. Maruyama, T. Kaburagi, Y. Nakada, T. Matsumoto, T. Kimiwada, K. Wada
    • Organizer
      ISMB2010
    • Place of Presentation
      (accepted)
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Presentation] A non-parametric Bayesian algorithm for predicting gene regulatory networks with a Gaussian process

    • Author(s)
      T. Kikuchi, Y. Nakada, T. Kaburagi, T. Matsumoto
    • Organizer
      ISMB2010
    • Place of Presentation
      (accepted)
    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Remarks] "Transmembrane Secondary Structure Prediction: A Hidden Markov Model Approach and its Extensions", T. Kaburagi,医薬基盤研究所バイオインフォマティクスプロジェクト, July, 2009.

    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Remarks] “Developing Transmembrane Protein Structure Prediction Algorithms: Monte Carlo HMM", T. Kaburagi and T. Matsumoto, TWIns Joint Symposium, Dec. 2009.

    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Remarks] “Predicting transmembrane structures with stochastic dynamical systems: An approach using generalized hidden Markov model", T. Kaburagi, Japan-Slovenia Seminar on Nonlinear Science, (Invited) Nov. 2008

    • Related Report
      2009 Final Research Report
  • [Remarks] “二次元物理・化学量出力を持つ隠れマルコフモデルによる膜タンパク質構造予測とその拡張", T. Kaburagi,生命情報工学研究センター, (Invited) Jun, 2008.

    • Related Report
      2009 Final Research Report

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Published: 2008-04-01   Modified: 2016-04-21  

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