• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2023 Fiscal Year Annual Research Report

Advanced Studies and Developments on Discrete Preimage Problems

Research Project

Project/Area Number 22H00532
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

阿久津 達也  京都大学, 化学研究所, 教授 (90261859)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 原口 和也  京都大学, 情報学研究科, 准教授 (80453356)
細川 浩  京都大学, 情報学研究科, 講師 (90359779)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Keywords逆問題 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 整数計画法 / バイオインフォマティクス / 自己符号化器 / ReLU関数
Outline of Annual Research Achievements

(1) 本研究では化学構造に対する離散原像問題を解くために整数計画法とニューラルネットワークを組み合わせた方法論を開発してきたが、その方法論をさらに発展させた。具体的には昨年度行った繰り返し構造をもつポリマーの設計手法について研究を継続するとともに、二段階に分けて予測・設計を行う手法、および、ランダムフォレストと整数計画法を組み合わせて予測・設計を行う手法を開発した。
(2) これまで、線形閾値関数を活性化関数とする階層型ニューラルネットワークに基づく自己符号化器の圧縮率と頂点数、階層数の関係の理論解析を行ってきたが、今年度は、ReLU関数を用いた場合について予備的な解析を行った。
(3) 多くの薬剤はタンパク質と結合することにより機能を発揮するので、薬剤やタンパク質の設計のためには、タンパク質と低分子間の結合を予測することが重要である。その予測のために、原子間の距離に基づく新たな特徴量を定義し、それと勾配ブースティング木という機械学習手法を組み合わせた予測手法を開発し、計算機実験により、その有効性を示した。
(4) 配列データ設計のためには、配列の機能部位などを検出することが有用であると考えられる。今回は与えられたマイクロRNA配列から、切断部位を予測するための手法を開発した。この手法では、予測されたRNAの二次構造と自己符号化器による特徴抽出を畳み込みニューラルネットワークと組み合わせることにより予測を行う。そして、ベンチマークデータを用いた計算機実験により、その有効性を示した、
(5)乱数を入力とすることにより指定された文字列データ(配列データ)と類似のデータをすべて生成するためのReLU関数を活性化関数とする階層型ニューラルネットワークについて、必要な層数や頂点数について理論的に解析した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の予定とは異なる進展をしている部分もあるが、有用な研究成果が得られつつあり、順調に進展していると判断できる。特に、整数計画法を用いた化学構造設計法については、ポリマーなどの高分子への展開も進展し、かつ、二段階予測に基づく設計法やランダムフォレストと整数計画法の組み合わせによる予測・設計法が新規に開発されるなど、着実に進展しつつある。自己符号化器の圧縮能力の理論解析についても、線形閾値関数に基づく場合から、より広く利用されているReLU関数を活性化関数に基づく場合に解析が発展した。また、タンパク質、RNA配列データの解析についても新規手法を開発することができ、今年度も設計への応用に向けた着実な進展がみられた。

Strategy for Future Research Activity

本研究では一種の逆問題を解くことにより新たなデータを設計するための理論や計算手法を開発することを主な目標としているが、近年の生成AIにおけるデータ生成技術の急速な進展により、直接、その性能を上回ることが困難になりつつある。よって、応用の観点からは、既存の生成AI技術では適用困難なデータや問題設定について研究を進めることが必要である。
一方、既存の生成AI技術によるデータ生成においては理論より応用が先行しており、生成可能なデータと頂点数の関係性などの基礎的問題はあまり研究されていないと思われる。今年度の研究により、その端緒となる成果を得ることができたので、今後、より発展させていく予定である。

  • Research Products

    (12 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (5 results) Journal Article (4 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 4 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] Quaid-i-Azam University(パキスタン)

    • Country Name
      PAKISTAN
    • Counterpart Institution
      Quaid-i-Azam University
  • [Int'l Joint Research] Monash University(オーストラリア)

    • Country Name
      AUSTRALIA
    • Counterpart Institution
      Monash University
  • [Int'l Joint Research] Ben Grion University of the Negev(イスラエル)

    • Country Name
      ISRAEL
    • Counterpart Institution
      Ben Grion University of the Negev
  • [Int'l Joint Research] The University of Hong Kong(中国)

    • Country Name
      CHINA
    • Counterpart Institution
      The University of Hong Kong
  • [Int'l Joint Research] University of Manchester(英国)

    • Country Name
      UNITED KINGDOM
    • Counterpart Institution
      University of Manchester
  • [Journal Article] DiCleave: a deep learning model for predicting human Dicer cleavage sites2024

    • Author(s)
      Mu Lixuan、Song Jiangning、Akutsu Tatsuya、Mori Tomoya
    • Journal Title

      BMC Bioinformatics

      Volume: 25 Pages: 13

    • DOI

      10.1186/s12859-024-05638-4

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Measuring criticality in control of complex biological networks2024

    • Author(s)
      Someya Wataru、Akutsu Tatsuya、Schwartz Jean-Marc、Nacher Jose C.
    • Journal Title

      npj Systems Biology and Applications

      Volume: 10 Pages: 9

    • DOI

      10.1038/s41540-024-00333-9

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] eSPRESSO: topological clustering of single-cell transcriptomics data to reveal informative genes for spatio-temporal architectures of cells2023

    • Author(s)
      Mori Tomoya、Takase Toshiro、Lan Kuan-Chun、Yamane Junko、Alev Cantas、Kimura Azuma、Osafune Kenji、Yamashita Jun K.、Akutsu Tatsuya、Kitano Hiroaki、Fujibuchi Wataru
    • Journal Title

      BMC Bioinformatics

      Volume: 24 Pages: 252

    • DOI

      10.1186/s12859-023-05355-4

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Multi-shelled ECIF: improved extended connectivity interaction features for accurate binding affinity prediction2023

    • Author(s)
      Shiota Koji、Akutsu Tatsuya
    • Journal Title

      Bioinformatics Advances

      Volume: 3 Pages: vbad155

    • DOI

      10.1093/bioadv/vbad155

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] On the Number of Nodes in Autoencoders with Linear Threshold Activation Functions and Random Forests2024

    • Author(s)
      Tatsuya Akutsu
    • Organizer
      Prediction Science Seminar (Riken)
    • Invited
  • [Presentation] ランダムフォレストとMILPを用いた化合物推定法2023

    • Author(s)
      武智 將平, 朱 見深, アザム ナビード アフマド, 原口 和也, 趙 亮, 阿久津 達也
    • Organizer
      2023年日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会
  • [Presentation] Predicting Aqueous Solubility Based on Multiple Linear Regression and Graph Theoretic Features2023

    • Author(s)
      Muniba Batool, Naveed Ahmed Azam, Jianshen Zhu, Kazuya Haraguchi, Liang Zhao and Tatsuya Akutsu
    • Organizer
      The 6th Conference on Emerging Materials and Processes
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi