2016 Fiscal Year Research-status Report
ネットワークの階層性を利用した遺伝子ネットワークの同定精度改善に関する研究
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26330275
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
木村 周平 鳥取大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20342777)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 遺伝子ネットワーク同定 / 階層構造 / 事前知識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に開発した，ネットワークの階層構造を利用して遺伝子ネットワーク同定を行う枠組みを拡張することで，これまで利用の困難であった新たな事前知識を遺伝子ネットワーク同定に利用するための枠組みを開発した．具体的にはネットワークの階層構造の他に「ネットワークのクラスタ性」及び「生物ネットワークは負の次数相関を持つ」という事前知識を利用し，これらの情報を統合することで，従来よりも得られる遺伝子ネットワークの質を向上させる方法を提案した．この研究の成果に関しては現在，論文投稿中である．また前述の研究とは別に，大規模な遺伝子ネットワーク同定を行う際の計算量削減の工夫を行った．この成果は国際会議the 2016 Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biologyにて口頭発表，及び論文発表を行った(S.Kimura, M.Tokuhisa and M. Okada-Hatakeyama: Simultaneous Execution Method of Gene Clustering and Network Inference, Proc. of the 2016 Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 7 pages, 2016)．さらに本研究の成果の一部を本として出版している(S.Kimura: Inference of Vohradsky's Models of Genetic Networks Using Evolutionary Algorithms, H.Iba and N.Noman, eds.: Evolutionary Computation in Regulatory Network Research, Wiley, 96-117, 2016)．
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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
階層構造を利用した遺伝子ネットワーク同定法の開発を行うことができ，さらに性能改善のための工夫を行っているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では従来の遺伝子ネットワーク同定法の結果と，階層構造推定の結果を組み合わせることで，同定される遺伝子ネットワークの質を改善する．そのため最終的に得られる遺伝子ネットワークの質は，使用する従来の遺伝子ネットワーク同定法の性能に依存する．そこで現在使用している遺伝子ネットワーク同定法よりも性能が良いと言われている遺伝子ネットワーク同定法を利用することで，さらなる性能改善が可能か検証する予定である．
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| Causes of Carryover |
論文投稿料として使用を予定していたが，計画通りに進まず，当該年度中に論文を出すことが出来なかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度中に論文を採録させ，投稿料として使用したいと考えている．
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