2017 Fiscal Year Research-status Report
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16K00391
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田村 武幸 京都大学, 化学研究所, 准教授 (00437261)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ブーリアンネットワーク / 遺伝子制御ネットワーク / 代謝ネットワーク / アルゴリズム / NP完全 / 整数計画法 / 定常状態 / unification問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ブーリアンモデルの代謝ネットワークにおいて、現在生成されてしまっている不必要化合物を生成できなくし、かつ、現在生成できていない必要化合物を生成できるようにする問題を考える。ホストネットワーク内において削除する反応の数と、ホストネットワーク外に追加する反応の数の和を最小化して、かつ上述の目的を達成する問題をブーリアン代謝ネットワークの最小修正問題という。本研究ではブーリアン代謝ネットワークの最小修正問題がNP完全問題であることを証明し、かつフィードバック頂点集合と整数計画問題に基づいて高速に解く手法を開発し、IEEE/ACM Transactions of Computational Biology and Bioinformatics 誌より出版した。
また、ブーリアンネットワークの２つの周期的定常状態の区別に必要な最小ノード集合に関する研究も行った。この研究では、観測できるノードが１つの時は周期的定常状態を区別することができないが、観測できるノードが２つの時は周期的定常状態を区別できることを中国剰余定理を用いて証明し、Automatica 誌より出版した。
さらに結合則と交換則が成り立つ際の木構造の unification 問題に対し、変数の数に関する固定パラメータアルゴリズムの設計可能性を各場合について証明し、Theoretical Computer Science 誌より出版した。
上記はいずれも2013年4月～2016年３月における研究課題「ブーリアンモデルによる生体ネットワークの統合的な数理モデル化と解析(25730005)」より継続して本課題においても実施された内容である。
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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
ブーリアンモデルの代謝ネットワークの最小修正問題に関しては、当初予定していた複数ネットワークに対してではないものの、１つの代謝ネットワークに対する整数計画法に基づく手法を開発し、IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 誌より論文を出版できた。
またブーリアンネットワークの定常状態は細胞の種類に対応すると考えられるため、Automatica 誌より出版した論文は、癌治療法の数理モデルの開発の基礎につながると考えられる。
以上より、おおむね順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画では、平成30年度にはブーリアンネットワークによるiPS細胞の数理モデルの研究を予定していた。しかし平成29年度までに、流束均衡モデルによる代謝ネットワークの制御の研究の基礎が進展してきているので、平成30年度には代謝ネットワークによる有用物質生産の研究を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
平成29年度はワークステーションを２台買うなど、当初予定額を超えて支出したが、
平成28年度の残額がそれよりも大きかったため、次年度使用額がプラスとなった。
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