2008 Fiscal Year Annual Research Report
細胞内ネットワークモデルと分子計測データとの整合性評価法の開発
| Project/Area Number |
19201039
|
|---|
| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
堀本 勝久 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, 生命情報工学研究センター, 研究チーム長 (40238803)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
富永 大介 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 (20357578)
|
|---|
| Keywords | ネットワーク / グラフィカル・モデル / 記号計算 / 遺伝子制御 / タンパク質相互作用 |
|---|
| Research Abstract |
既知ネットワーク構造についてデータがどの程度整合性を示すかを推定する2つの手法、統計アプローチと記号-数値計算アプローチ、のプロトイタイプを完成した。これらアプローチにより、特定の条件下で計測されたデータと複数のネットワーク構造との整合性を推定することで、有意な整合性を示すネットワーク構造、すなわち条件に応じた活性化ネットワーク群の推定により、ネットワーク構造変化が追跡できる。統計アプローチは、E.coliの8以上の遺伝子で構成される29制御ネットワークと嫌気性条件下で計測された発現プロファイルデータにより、記号-数値計算アプローチは、同じくE.coliのSOSシステムとその構成遺伝子発現プロファイルデータにより、有効性を示した。特に前者は、リン酸シグナル伝達系の複雑なネットワークや薬剤応答の可能性のある多数のネットワークについて適用を進め有意な結果を得た。
ただし、記号-数値計算アプローチについては、改良の必要性が判明した。現在微分方程式系をラプラス変換による代数方程式系へ変換するアプローチを採用しているが、ラプラス空間の極の存在のため数値計測データとの照応に際して極めて不安定であり、また定式化において仮定が必要となる。この困難を克服するために、ラプラス変換を利用しない代数算法を利用する、数値最適化法を変更する、などの根本的な改良を試行し、予備的だが良好な結果が得られた。次年度、実データへの適用を行うことで有効性の観点からさらに改良を加え、記号-数値計算アプローチによるネットワーク整合性評価法を確立する。
|
