2019 Fiscal Year Research-status Report
顕微鏡画像データに基づく因果構造マイニング法の開発
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19K12226
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
遠里 由佳子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80346171)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 物体検出 / 因果推論 / 時系列データ / C. elegans / データ駆動型解析 / バイオインフォマティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
線虫の野生胚やRNAi胚の大規模な2次元タイムラプス顕微鏡画像データに対し、非線形時系列間の因果推論法であるConvergent Cross Mapping(CCM)やEmpirical Dynamic Modeling(EDM)を用いて、因果構造マイニングを行う手法の確立を目指している。研究計画の1年目である2019年度の課題に適した題材として、TubulinをGFP(Green Fluorescent Protein)で標識し撮影した顕微鏡画像を解析の対象として、手法を確立する上での課題である [1]時系列データの抽出法と、[2]欠損値の補完法の検討を行なった。課題[1]では、Tubulin にGFPを標識したC. elegansの初期発生を蛍光顕微鏡で撮影して得られた4D画像に対し、精子星状体/細胞核/胚の物体検出を目指した。最も検出が困難であった細胞核の検出に Moments法を、星状体の検出にMax Entropy法、胚の検出に大津法が適していることを確認した。さらに、自動での検出が困難な場合を想定し、物体検出により得た時空間定量データを格納するために開発されたXML(eXtensible Markup Language)の一種であるBDML(Biological Dynamics Markup Language)形式に対応したエディタの開発に着手した。課題[2]では、因果推論における欠損値を評価するため、既知の中央代謝の代謝物濃度や遺伝子発現のシミュレータの利用を提案し、シミュレータの構築を開始した。そして、上記の研究成果の一部をまとめた論文がICBCB 2020に受理された。加えて、解説記事を発表した。
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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
「研究実績の概要」に示したとおり、当初の研究目的・研究実施計画に従い研究が進んでいることから「おおむね順調に進展している」と判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き、研究実施計画に従って研究を進める。なお、2020年度の研究計画の課題は、2019年度に得た野生胚の時系列を用いたCCMを基盤とする因果推論手法の検討である。具体的には、得られた時系列データ間で、①Simplex Projection による埋め込み次元等パラメータの決定、② S-map による非線形性の確認、③ Cross Mapping 計算によるアトラクタの構成と因果ネットワークの検出を繰り返す。③ では、対象とする時系列データのノイズの割合やサンプル数、長さに応じ利用するアルゴリズムの選択を行う。特に、短い時系列に対するCCMの拡張の1つであるCMS(Cross Map Smoothness)の適用を検討する。対象をRNAiの時系列に拡大する。
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由は、2-3月に参加を予定していた国内学会が、COVID-19の感染拡大にともない中止になったため、さらには、論文作成が遅れ英文校閲の必要な資金が未使用となったためである。しかし、論文作成に関しては、本研究実績を作成している5月現在、論文作成と英文校閲は終了し、論文はICBCBに受理された。以上より予算執行に関しても「おおむね順調に進呈している」と考えている。
次年度は、国内/外国旅費を中心にした研究経費を計上しているが、国際会議ICBCBやISMB がオンライン会議となったため、旅費の支出はなくなり学会参加費のみとなる。同様に、生命医薬情報連合大会も九州で9月に開催される予定で、参加を予定しているが、状況によってオンライン会議となる可能性が残されている。
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