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2008 Fiscal Year Annual Research Report

超高次元複雑ヘテロデータ解析に基づく柔軟かつ頑健な非線形統計的モデリングの研究

Research Project

Project/Area Number 20680016
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

井元 清哉  The University of Tokyo, 医科学研究所, 准教授 (10345027)

Keywords超高次元データ / ヘテロデータ / 情報統合 / ベイズモデル / 階層モデル
Research Abstract

平成20年度においては, 次の3つの成果を得た :
(1)シミュレーションモデルと観測データを融合し, シミュレーションモデルの自動構築を可能とするデータ同化技術について, ペトリネットモデルによって記述されたシミュレーションモデルを線形, 共線形方程式として表し, そのパラメータ推定を事後確率最大化法(Maximum a posteriori)として定式化することで行う方法を開発した(Yoshida et al. (2008)Bioinformatics). また, 複数のネットワーク仮説があった場合に, シミュレーション結果のロバストネスから最適仮説を選択する情報量規準を導出し, 実際のサーカディアンリズムパスウェイに対して適用した.
(2)転写因子の結合するシス制御配列モチーフ, ChIP-chip(ChIP-seq)データ, 遺伝子のDNA上の位置情報とマイクロアレイによるトランスクリプトームデータを統合し, 機能的に有意な遺伝子モジュールを抽出するEEM法を提案した(Niida et al. (2009)BMC Bioinformatics). この方法により, 多種多様なゲノム情報を統合し, 遺伝子モジュールとしての単位で原料を理解することが可能となった. 提案したEEM法は乳がんのマイクロアレイデータに適用し, これまで知られていたいくつかの乳がんバイオマーカー, および原因遺伝子の関連を予測した.
(3)薬剤応答時系列マイクロアレイデータとタンパク質間相互作用データを融合し, 薬剤が転写レベルで細胞に与える影響の時間変化を推定し, その影響を伝えるシグナル伝達経路を予測する方法をダイナミックベイジアンネットワークと統計的メタアナリシスを用いて開発した. 提案した方法は, ヒト血管内皮細胞における高脂血症薬Fenofibrateの薬剤作用機序を明らかにするための解析に適用し, それまで仮説であった薬剤のオートクライン的2次作用を検証した. その結果, オートクライン的2次作用に関わっていると考えられる統計的に有意なシグナル伝達経路とそのターゲット遺伝子を同定した.

  • Research Products

    (4 results)

All 2009 2008

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (1 results)

  • [Journal Article] Gene set-based module discovery in the breast cancer transcriptome2009

    • Author(s)
      A. Niida, A.D. Smith, S. Imoto, S. Tsutsumi, H. Aburatani, M. Q. Zhang and T. Akiyama
    • Journal Title

      BMC Bioinformatics 10(電子ジャーナルのため頁なし)

      Pages: 71

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Unraveling dynamic activities of autoacine pathways that control drug-response transcriptome networks2009

    • Author(s)
      Y. Tamada^*, H. Araki^*, S. Imoto^* et.al. (16人中3番目, *Equqally confiibution)
    • Journal Title

      Pacific Symposium on Biocomputing 14

      Pages: 251-262

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Bayesian learning of biological pathways on genomic data assimilation2008

    • Author(s)
      R. Yoshida, M. Nagasaki, R. Yamaguchi, S. Imoto, S. Miyano, T. Higuchi
    • Journal Title

      Bioinformatics 24

      Pages: 2562-2601

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Unraveling dynamics of biological networks towards computational drug target discovery2008

    • Author(s)
      S. Imoto
    • Organizer
      Statistical Computation and Visualization 2008
    • Place of Presentation
      Academia Sinica, Taiwan
    • Year and Date
      2008-12-03

URL: 

Published: 2010-06-11   Modified: 2016-04-21  

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