2012 Fiscal Year Annual Research Report
細胞分化過程の解明のための遺伝子ネットワーク解析技術の開発
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22310125
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
松田 秀雄 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50183950)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹中 要一 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (00324830)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 遺伝子制御ネットワーク / 細胞分化 / 遺伝子発現プロファイル / バイオインフォマティクス |
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| Research Abstract |
本年度の研究実績は次の通りである。
（１）複数の細胞分化過程を考慮した遺伝子制御関係の数理モデルの作成とそれに基づく遺伝子制御ネットワークの推定：昨年度の研究実施計画の結果から、細胞分化過程での遺伝子制御ネットワーク中の各転写因子および被制御遺伝子について、複数の細胞分化過程に対応した遺伝子ネットワークを推定する数理モデルを開発した。この数理モデルでは、複数の細胞分化過程に共通する遺伝子制御関係と、個々の分化過程に特有の遺伝子制御関係を区別する点が特徴である。この数理モデルに基づいて、実際に、マウスの間葉系幹細胞から脂肪細胞と骨芽細胞といった複数の細胞に分化する過程について、遺伝子制御ネットワークの推定を行ったところ、従来手法である、複数の分化過程を考慮せず個別に細胞分化の遺伝子制御ネットワークを推定する場合と比べて、推定精度の向上が見られた。
（２）全体処理の並列実行による効率化：前述の（１）の処理は、複数の細胞分化過程を考慮して行うため、逐次的に実行すると膨大な時間がかかる。そこで、マルチCPU・マルチコアの計算サーバを多数利用する並列実行方式を開発し、処理時間の大幅な短縮を図った。具体的には、東京大学情報基盤センターのデータ解析拠点クラスタの720コアの計算機資源を使って、マウス脂肪細胞分化過程における60時点の時系列遺伝子発現プロファイルで、26857個もの遺伝子による大規模ネットワークを推定できるツールを開発した。並列処理では、360コアで43069秒かかっていたものが、720コアで23044秒と短縮され、速度向上比 1.87, 並列化効率は93.4%と良好な加速を達成できた。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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