ゲノムレベルでの遺伝子機能情報の統合化と遺伝子システム解明への応用

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15011229
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 松田 秀雄 大阪大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (50183950)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 坊農 秀雅 埼玉医科大学, ゲノム医学研究センター, 講師 (20364789)
• Keywords: 遺伝子配列解析 / クラスタリング / cDNA / マイクロアレイ / モチーフ / 機能注釈 / 代謝パスウェイ / ゲノム情報解析

Research Abstract

大量に蓄積されつつある遺伝子の配列および発現に関するデータを相互に比較・解析することにより、遺伝子機能についての特徴的な情報を抽出し、遺伝子を機能ごとに分類する手法を開発することを目指した。
従来の方法は、全遺伝子を直接比較し分類する方法が主体であったが、これではデータが急激に増大している現状では計算量的に対応が難しい。そこで、遺伝子の配列や発現データから、相互の類似度を表現するグラフ構造を構築することによりクラスタリングを行う手法を開発し、マウスの遺伝子配列データへの適用を行った。このようにして、個々の遺伝子ではなく、それらが統合された形式を構築して相互に比較・解析することにより、より高次の遺伝子の機能情報を得るとともに、遺伝子システムの全体像に迫ることを目標とした。
具体的には、本年度の研究は次のような役割分担により行われた。まず、研究分担者が、配列および発現データ相互の比較から、種々の実験条件に特異的な遺伝子およびそれに付随する機能情報を代謝パスウェイなどを対象に抽出し、それらを採取時期・組織など条件ごとに分類した。また、機能分類結果の妥当性を文献等から得られた既知の機能解析実験結果などにより評価した。研究代表者は、分類された遺伝子機能情報を相互に関連付けて、それらから相関や規則性などの関連を解析した。また,関連解析結果を配列モチーフの抽出などによる遺伝子の機能分類に適用し、それをさらに研究分担者に戻し評価を行った。さらに、以上で得られたマウスの遺伝子データを中心と刷る遺伝子の機能情報・関連情報の統合化を行うことにより、高等動物の遺伝システムの解明への適用を行った。

Research Products

• [Publications] H.Kawaji, et al.: "Graph-based clustering for finding distant relationships in a large set of protein sequences"Bioinformatics. 20・2. 243-252 (2004)
• [Publications] T.Kasukawa, et al.: "MaXML : mouse annotation XML"In Silico Biology. 4・3. (2003)
• [Publications] A.Kanapin, et al.: "Mouse Proteome Analysis"Genome Research. 13・6B. 1335-1344 (2003)
• [Publications] T.Kasukawa, et al.: "Development and Evaluation of an Automated Annotation Pipeline and cDNA Annotation System"Genome Research. 13・6B. 1542-1551 (2003)
• [Publications] H.Bono, et al.: "Systematic expression profiling of the mouse transcriptome using RIKEN cDNA microarrays"Genome Research. 13・6B. 1318-1323 (2003)
• [Publications] H.Bono, et al.: "Comprehensive analysis of the mouse metabolome based on the transcriptome"Genome Research. 13・6B. 1345-1349 (2003)