2006 Fiscal Year Annual Research Report
グラフィカルモデルに基づく相互作用推定法の開発と適用
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18016008
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
堀本 勝久 独立行政法人産業技術総合研究所, 生命情報工学研究センター, 研究チーム長 (40238803)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤 博幸 九州大学, 生体防御医学研究所, 教授 (70192656)
油谷 幸代 独立行政法人産業技術総合研究所, 生命情報工学研究センター, 研究員 (10361627)
吉田 寛 九州大学, 数理学研究院, 特任助教授 (60401262)
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| Keywords | 生体生命情報学 / ネットワーク / ゲノム / マイクロアレイ / プロテオーム |
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| Research Abstract |
グラフィカル連鎖モデル(GCM)の適用法については、細胞周期及び肝癌進展過程の解明のため、それぞれの遺伝子発現プロファイルに適用した。細胞周期については隣接する細胞状態の関係性に加え時間的に離れた細胞状態間の遺伝子発現の関連性を推定することができた。肝癌進展過程の解析では、臨床及び病理の知見と一致した関係性が確認された。現在二つの解析について共に論文の掲載が決まった。PCアルゴリズムの改良法の大腸菌オペロンの遺伝子発現プロファイルへの適用の結果、95%以上の正解率を達成できている。現在論文投稿中である。偏相関係数に基づくタンパク質相互作用の推定法についても良好な結果が得られ、論文投稿中である。モデルと計測データとの整合性評価法については、方法を確立したのでシミュレーション及び計測データを用いて性能評価を行っている。さらに、実データについての適用を行い、その有効性を確認した。現在論文準備中である。
GMによって推定されたネットワークは時間に応じて変化する多様なネットワーク構造のスナップショットに過ぎない。一方、数値的に推定され遺伝子間の関連性の強弱は、ネットワークの振る舞いを見積もるためのパラメータ最適化において初期値として利用できる。このような状況を鑑み、ネットワーク構造をより多面的に評価するために、動的な振る舞いから構造の吟味を開始した。また、動態解析の新規なアプローチとして、計算機代数に基づいた手法を考案し、その有効性を調査した。その結果、従来の数値解析アプローチでは解析解が非常に複雑になるため解析不能である場合にも、ラプラス変換によって代数方程式に変換することで解析可能になる場合が発見された。
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[Journal Article] Gene systems network inferred from expression profiles in hepatocellular carcinogenesis by graphical Gaussian model.
Author(s)
5.Aburatani, S., Sun, F., Saito, S., Honda, M., Kaneko, S., Horimoto, K.
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Journal Title
EURASIP J. Bioinfo. Comput. Biol. (in press)
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