シュードノット構造を考慮したRNA二次構造分布ダイナミクスのシミュレーション

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K11519
• Research Institution: Hirosaki University
• Principal Investigator: 種田 晃人 弘前大学, 理工学研究科, 准教授 (70332492)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: エネルギーバリアー予測 / シュードノット構造 / RNA折り畳み経路予測 / ヒューリスティクス / RNA二次構造

Outline of Annual Research Achievements

H30年度は、シュードノットを考慮したRNAエネルギーバリアー予測アルゴリズムについて調査・検討を行った。シュードノットを含まないRNA二次構造に対しては、本研究の前に採択された研究課題においてエネルギーバリアー値を予測可能なアントコロニー最適化（ACO）に基づくRNA折り畳み経路予測アルゴリズムを開発済みである。シュードノットを含まない場合にACOによる手法は従来手法と同等以上の予測精度を示すことを天然のリボスイッチRNA配列を用いて確認済みであり、これをシュードノット構造付きのケースへ発展させることでシュードノットを含むエネルギーバリアー予測の場合においても優れた予測性能を示すことが期待される。ACOは遺伝的アルゴリズム（GA）などのメタヒューリスティクスの一つであり、NP困難な問題に対しても実用的な計算コストで最適解またはそのよい近似解を得ることが期待できる手法である。
H30年度は、以下について調査・検討を行った。ACOに基づくRNA折り畳み経路予測アルゴリズムをシュードノットへ対応させるためには、ACOから呼び出されるRNA二次構造の自由エネルギー予測法（シュードノットなしのケースではVienna RNA Packageを利用）を、シュードノット対応の予測法を利用するように変更する必要がある。使用する自由エネルギー予測法が対応できない構造を避けるために、ACOで探索するグラフ構造（ノードが二次構造、エッジが1塩基対の構造変化に対応；それぞれのノードの自由エネルギーが評価される）の生成アルゴリズムを変更し、指定したタイプのシュードノットを含む二次構造のみを生成するアルゴリズムの開発・検討を行った。その実装はH31年度に行う予定である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

アルゴリズムの検討に時間を要し、実装・テストまで進めていないため。

Strategy for Future Research Activity

アルゴリズムの方針は定まったので、その実装・テストを進める。

Causes of Carryover

シュードノットを含まない予測からシュードノットを含むアルゴリズムへの変更点の検討に予想以上に時間を要した。そのため、まだアルゴリズムを実装しておらず、実行テストのための計算サーバ購入費用を次年度使用額とした。H31年度に計算サーバの購入を行う。