2014 Fiscal Year Research-status Report
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26540125
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
阿久津 達也 京都大学, 化学研究所, 教授 (90261859)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 複雑ネットワーク / ロバストネス / 構造的可制御性 / スケールフリーネットワーク / 最小支配集合 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
支配集合に基づく構造的に頑健な制御については、C個の辺の故障に対して頑健なRMDS（Robust Minimum Dominating Set）という概念を定義し、スケールフリーネットワークに対する平均的サイズの理論解析を行った。その結果、べき指数γが2未満の場合に、最低次数をDとした際のRMDSのサイズのオーダーが、最低次数をD-C+1とした際のMDSのサイズのオーダーと一致するという興味深い結果を得ることができた。さらに整数計画法を用いたRMDSの計算法の開発にも成功し、それをシミュレーションデータ、および、実際のネットワークデータの解析に適用した。その結果、理論解析の妥当性を示すことができた。また、辺が確率的に故障する場合に対応したPMDS（確率的MDS）という概念を定義し、そのサイズの理論解析を行うとともに、整数計画法を用いた計算法を開発した。
ブーリアンネットワークについては、ブーリアンネットワークの確率的拡張として知られる確率ブーリアンネットワークのネットワーク構造（各頂点に対するブール関数の集合）を例から推定するという課題について考察した。その結果、ブーリアンネットワークの場合とは異なり、例から推定するのが不可能なネットワークのクラスがあることが判明した。一方、比較的広いクラスについて推定が可能であるという結果も得られつつある。平成２７年度に明確な形式で結果を得る見込みである。
代謝ネットワークについては２個のネットワークと目的化合物が与えられた際に、両者に共通で、かつ、最小個数の反応をノックアウトすることにより、一方でのみ化合物を生成不可能にするという問題について研究を行い、整数計画法に基づくアルゴリズムを開発し、実際のネットワークデータに適用することにより、その有効性を検証した。
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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
支配集合に基づく構造的に頑健な制御については、ほぼ予定どおりに研究が進展し、研究成果をまとめたJournal論文が出版された。
構造的頑健性を備えたブーリアンネットワークの制御法については検討を行ったが、課題の困難さが認識されたため交付申請書に記載した方向での進展はなかった。しかしながら、その検討から、確率的ブーリアンネットワークに対する例からのネットワーク構造の正確な推定という新たな研究課題が生まれ、そちらは順調に研究が進展しつつある。
代謝ネットワークの頑健性解析については、これまで研究してきた Impact Degree （影響指数）の拡張や解析を試みたが成果としてまとめるには至らなかった。しかしながら、代謝ネットワークの改変による制御という点においては進展があり、Journal論文として成果をまとめることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
支配集合に基づく構造的に頑健な制御については、近年、支配集合が他の研究者により実際のネットワーク解析に応用されつつあるので、本研究でもこれまでの理論研究に加えて実際のネットワーク解析への応用を試みる。特に、支配集合などの二部グラフ構造をなすネットワークへの適用やタンパク質相互作用ネットワーク解析への応用について重点的に試みる。
ブーリアンネットワークについては、平成２６年度の研究の中から生まれた例からの確率的ブーリアンネットワーク構造の推定という新たな課題について理論的研究を深化させ、推定可能なクラス、および、推定不可能なクラスを明らかにしていく。また、ブーリアンネットワーク制御の細胞周期やシグナル伝達ネットワーク解析への応用に関して、最近、フンボルト大学の研究グループとの共同研究に着手したので、そちらについても進展させる。
代謝ネットワーク解析については、平成２６年度に行った代謝ネットワークの改変による制御という課題についてより柔軟な制御に対応できるように研究を進展させる。
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| Causes of Carryover |
今年度は研究を始めた段階で当初予定したほどの予算が必要でなかった。また、次年度以降に予定より多くの予算が必要であることが予想されたため、その分を繰り越した。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
当初の予定どおりに進める。最終年度に成果のとりまとめなどでより多くの予算が必要になることが予想されるため、前年度に繰り越した分は最終年度にも繰り越す予定である。
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