2017 Fiscal Year Research-status Report
インタラクティブな大規模ベイジアンネットワーク推定法の提案と生物データへの応用
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15K00402
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
竹中 要一 関西大学, 総合情報学部, 教授 (00324830)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ベイジアンネットワーク / 生物情報学 / 遺伝子制御ネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ベイジアンネットワーク(BN)は、変数間の因果関係をグラフ構造で表現する確率モデルであり，遺伝子制御ネットワーク推定や疾患関連SNP推定等に利用されてきた汎用性の高い手法である．しかしながらBNには２つの弱点がある．1)計算に時間がかかる事と，2)インタラクティブ性がない事である．ここでインタラクティブ性とは，BNによる推定結果に基づき，既知情報や解析者の予測推定を事後的に加える試行錯誤を可能とする機構を指す．本研究は両者を解決するアルゴリズムの提案する事を目的としている．
本年度は，研究目的にて提示したベイジアンネットワークの３つの問題点，「大規模化」「インタラクティブ性」「因果関係比較」のうち，「因果関係比較」に焦点をあてた研究を行った．データ解析をするにあたり事象間の原因と結果を表す因果関係は、単に事象間の変化が類似している事を表す相関関係よりも重要である。この因果関係を表現するモデル及び因果関係の推定手法として，ベイジアンネットワークは小規模なデータ解析に大きく貢献してきた。一方，生物学分野では，遺伝子発現量情報等，既知観測情報が多数公共データベースに格納されている．ある一つの事象を解析する場合には事前確率をさほど考慮しなくても良好な結果が得られるというのが，ベイズ解析の良いところではあるが，異なる事象間における因果関係を比較する場合には，既知観測情報から導出される事前確率の利用が有効であると考えた．具体的には，マウスにおける間葉系幹細胞から脂肪細胞，骨芽細胞への細胞分化を対象とし，時系列遺伝子発現プロファイルを入力とする因果関係比較を通じて，その有効性の検証を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，研究目的にて提示したベイジアンネットワークの３つの問題点，「大規模化」「インタラクティブ性」「因果関係比較」のうち，「因果関係比較」に焦点をあてた研究を行った．因果関係比較に用いる既知観測情報の利用については，昨年度の大規模化を通して行っている．本年度はマウスにおける間葉系幹細胞から脂肪細胞，骨芽細胞への細胞分化を対象とし，時系列遺伝子発現プロファイルを入力とする因果関係比較を行った．そして，そのうち脂肪細胞への細胞分化を対象とした研究発表の査読論文を成果としてあげる事ができた．しかし，もう片方の骨芽細胞への細胞分化を対象とする論文の査読を通過する事ができていない点はやや遅れているものの，それ以外の点は順調に推移しているため，区分として「(2)おおむね順調に進展している」を選択している．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の研究内容として行うべき課題は，今年度までに終了している．残るは本年度行ってきたマウスにおける間葉系幹細胞から脂肪細胞，骨芽細胞への細胞分化を対象とする因果関係比較のうち，骨芽細胞分化に焦点を当てた論文の査読通過である．ここに尽力しつつ，さらに新たな知見を見つけるべく鋭意努力するとともに，学会などでの発表を行っていく．
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| Causes of Carryover |
平成２９年度の研究キーワードは「因果関係比較」であった．これは，同一または類似事象に対して因果関係推定を行った複数の結果を比較する事を示す．これの実現によって推定結果の意味解釈への支援能力を向上させる事を目的としている．しかしながら現在，提案手法が意味解釈の支援に有効である事を査読者に納得させる事に困難をきたしており，論文の修正と追加実験に時間を必要としている．
この事情に鑑み，本年度は主に論文発表に必要な旅費（参加費を含む）とオープンアクセスを含む論文出版費に用いる事を計画している．
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