2015 Fiscal Year Research-status Report
生命科学分野の多様なビッグデータからの能率的知識発見手法の開発
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26330334
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| Research Institution | Nagahama Institute of Bio-Science and Technology |
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Principal Investigator |
池村 淑道 長浜バイオ大学, バイオサイエンス研究科, 教授 (50025475)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 健之介 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (90231026)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / メタゲノム解析 / オリゴヌクレオチド組成 / RNAウイルス / インフルエンザ / エボラウイルス / ワードカウント / 病原性ウイルス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
生命科学分野で蓄積の著しいゲノム配列を代表例とするビッグデータの情報解析、特に大量データに対するワードカウント処理（超高次元の超大量情報処理等）の手法は、大量データからの能率的な知識発見に重要となる。情報が大量化すれば、多様な側面からの知識獲得が可能になり、予測であればその能力が高まる。我々の開発したBLSOMは、教師なしの学習アルゴリズムを基礎にしており、特定のモデルや予備知識なしに新規な知識発見を可能にする。加えて、優れた画像表示能を備えており、大量情報から知識発見において、強力な手段を提供している。オリゴヌクレオチド組成に着目したBLSOMでは、ゲノム断片配列が生物種や生物系統により分離（自己組織化）するので、メタゲノム配列の生物系統の推定を可能にする。メタゲノム配列の生物系統推定においては、rDNAに着目した解析が一般的であるが、この手法はrDNAを持たないウイルスの系統推定には適用できない。一方、BLSOM法はウイルスの系統推定にも使用可能であり、環境微生物ゲノムの解析でその広い有用性が実証できた。
2009年から流行を開始した新型インフルエンザ（H1N1/09）や西アフリカで流行していたエボラのように、人類は常にウイルスの引き起こす感染症の危険に曝されているが、その社会的な重要性から、大量な病原性ウイルスのゲノム配列が蓄積している。これらの大量ゲノム配列のオリゴヌクレオチド組成解析を行い、分子進化速度の速いRNAウイルスについて、明瞭に方向性のある分子進化過程を明らかにできた。自然宿主の細胞からヒト細胞へと増殖の場を変えた際に起こる、方向性のあるゲノム配列の変化であり、進化速度の速いRNAウイルスに対して、持続性のある診断法や治療法の開発に役立つ基盤ゲノム情報を得ることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
我々の開発したBLSOMは教師なしの学習アルゴリズムを基礎にしており、特定のモデルや予備知識なしに新規な知識発見を可能にする。事実、当初に予期しなかった程に明瞭な方向性のあるゲノム配列の変化を、エボラやインフルエンザウイルスで見出した。進化速度の速いこれらの人獣共通感染症RNAウイルスに対して、持続性のある診断法や治療法の開発に役立つ基盤ゲノム情報を得ることができた。社会的に影響の大きい課題の解決に役立つ成果が得られたと考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
エボラやインフルエンザウイルスゲノムで見出した結果については、現在論文を投稿中である。大量なウイルスゲノム情報を対象にしたビッグデータ解析の重要性が示せたので、世界的にも競争が激しくなると予想している。更に新規性の高い方法を開発して、先導性を保持したいと考えている。
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| Causes of Carryover |
現在、投稿中の論文が2編あり、次年度にはそれらを含めた論文類の投稿料が多くなると予想されている。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文類の投稿料ならびに成果の発表のための学会参加費、英文校閲費等に使用する。
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