2020 Fiscal Year Research-status Report
統計的論理関係解析法に基づく機能未知遺伝子の機能推定
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19K20395
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
福永 津嵩 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (80791433)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 多重検定補正 / 機能未知遺伝子 / 遺伝子機能推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、本研究計画について二本の論文の研究発表を行った。一本目は、昨年投稿したLogicome Profiler論文についてreviseを行い、PLOS ONE誌から論文を発表した。二本目は、昨年研究を開始した配列モチーフをTarone法の補正の下で検出するMotiiMul法について、相補鎖を取り扱えるよう拡張した上で、国際会議のIEEE BIBMにて発表を行った。本発表結果はIEEE Transactions of Bioinformatics and Computational Biology誌において論文が掲載される予定である。また本年度行った研究は主に次の2つである。(1) MotiMul法について、列挙された統計的に有意なモチーフを解釈する手法を開発した。具体的には論理構造に基づいて結果を要約するSLIPCOVER法を利用し、多様なモチーフを論理式として表現することで解釈可能性を工場させた。(2) 系統関係を考慮した上でLogicome Profilerを適用するために、新たなゲノム進化史推定手法であるMirageを開発した。本手法は、遺伝子ごとに獲得／欠失の進化速度は異なっていると仮定するPatter Mixture法および遺伝子の獲得／欠失速度に線型性を仮定しないBDARDモデルを組み合わせることで、既存の手法より大きく精度を上げることに成功した。本研究については現在論文投稿中である。
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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
論理関係を検出するソフトウェアであるLogicome Profiler論文と、仮説検定に基づいてモチーフを発見するMotiMul論文が受理され、また高精度なゲノム進化史推定手法であるMirageがすでに投稿済みであることから、研究は順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
MirageとLogicome Profilerを組み合わせることで、より高精度に機能的な論理関係が検出できるかを検討する。また、MotiMulを改良することで、統計的に有意なモチーフのペアを検出することが可能か、アルゴリズムを検討する。
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| Causes of Carryover |
本年度は1-2年目に行った研究成果に基づいて、複数の国内学会・国際学会に出張予定であったが、新型コロナウイルス によるパンデミックのため、国際学会は中止となったり、あるいはオンライン開催となったため、当初旅費として予定していた額を利用しなかった。本年度は、国際学会が現地開催となるようであればその旅費として使用する。また最終年度であり、手法の開発は一通り済んだため、大規模データ解析を行うことを計画しているが、そのためのスーパーコンピュータの借用などに研究をしようする予定である。
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Research Products
(4 results)
