2009 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
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19201039
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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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)
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| 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)
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| Keywords | グラフィカルモデル / 計算機代数 / 記号計算 / 遺伝子制御ネットワーク / パラメータ最適化 |
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| 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、の手法を実応用に向け改良した。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、参照する制御ネットワークに関して知データを用いて整備すると共に、ChIP-seqデータ等の転写因子結合情報に関する実験データから参照制御ネットワークを導出するシステムを開発した。これにより、実験計測データの入力のみから活性化ネットワーク群の出力が可能になり、利便性を向上した。記号-数値計算アプローチについては、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で問題である、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いう点に関し改良した。代数算法の一つであるDifferential Eliminationを利用して、微分方程式系と同等の方程式系を導出し、この系を評価関数の束縛条件の一つとして採用する方法を考案した。
2つの異なるアプローチによる既知整合性の評価法についてプロトタイプを完成させることができた。今後多方面への適用により、さらに改良を方法の重ねていくと共に利便性向上のためソフトウェア化が必要である。
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