2015 Fiscal Year Annual Research Report
代謝ネットワークから解き明かす生物－環境相互作用：解析基盤の確立と応用
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25700030
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
竹本 和広 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (40512356)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ネットワーク理論 / 代謝ネットワーク / 数理モデル / 生態学 / 進化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では、大規模な生物データから、生物－環境相互作用の抽出と定量化を可能にするための解析基盤を確立させ、応用する。本年度は、以下のような実績をあげた。
生態系において代謝速度（酸素消費速度）が重要であることから、遺伝子と代謝速度の関係について、調査した。構築した代謝ネットワーク分析手法から同定された遺伝子群が代謝速度と関連することを見出した（Takemoto and Kawakami, 2015）。これは、シークエンスから生態系モデリングが可能であることを示唆している。複雑系のトップ国際学会でも口頭発表を行った。
環境相互作用の一例として、動物の生息域変動性についても調査を行った。理論からの予測では、生体分子ネットワークのモジュール性が生息域多様性を決定すると考えられるが、実データからはその予想が支持されないことを見出した（Takemoto, 2016）。
構築した生態系ネットワークのデータベースを用いて、世界規模で、人間活動や気候変動が生態系ネットワークにどのような影響を与えているかについて調査した。結果を論文にまとめ、投稿した。
ネットワークの機能評価のために、共同でネットワーク構造と可制御性についての理論を構築した。結果をまとめ、投稿した。
その他、開発手法を応用して、未培養微生物の機能推定や、抗がん剤曝露下におけるがん細胞のシステム応答の評価なども行った。
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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
予定されていたデータ整理はほぼ終了した。ただ、追加が必要なデータが判明したため、それらのデータを順次整理している。収集されたデータを用いて順調に結果を出すことができている。生物データから抽出される生物相互作用の評価のための理論もほぼ完成した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度、代謝ネットワーク分析を通して、代謝速度がゲノムから推定できることを報告した。これは、代謝ネットワーク分析が生物相互作用だけでなく、生態系モデリングに直接使えることを意味している。これを実現できるように理論の拡張を試みる。
これまでに構築した理論や分析手法を使いやすいように、ツールとしてまとめて公開する。
共同研究を通して、興味深い応用を既に計画している。このような応用についても事例を増やし、手法の有効性を示す。
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Research Products
(9 results)
