2019 Fiscal Year Annual Research Report
データ駆動アプローチからのトランスオミクスネットワーク推定法の開発
Publicly Offered Research
| Project Area | Transomic Analysis of Metabolic Adaptation |
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| Project/Area Number |
18H04801
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
宇田 新介 九州大学, 生体防御医学研究所, 准教授 (20599609)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | トランスオミクス / システム生物学 / 情報科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
遺伝子発現などを表す複数の確率変数間で生じる相互作用を推定する場合，着目している２つの変数以外の他の変数の影響を除いた相互作用のみを知りたいことが多い．そのような相互作用の有無は条件付き独立性を調べることでわかるが，変数の数が多くなると計算量的に条件付き独立性を厳密に調べることは難しくなる．特に，生物学データのようにサンプルサイズが小さいは標本誤差の影響によりさらに難しくなる．
本研究では，条件付き独立性を非線形回帰によって得られる残差間の独立性の問題に近似的に置き換えて，並び替え検定によって条件付き独立性を統計的に検定する手法を開発した．統計的な検定を行うことによって，比較的小さなサンプルサイズでも条件付き独立性を調べることで，信頼性を高めて分子種間の相互作用を調べることができる．さらに，ｐ値の信頼性を調べることで，信頼性の低い相互作用を除去して部分的にではあるが相互作用ネットワークの構造をより正確に推定できることが，人工データを用いた遺伝子ネットワーク推定問題への適用により確認できた．開発手法は統計的な手法であるため一般性があり，遺伝子発現に限らず様々な分子種の相互作用の推定に用いることができる．
さらに，開発手法は階層ごとの変数が他の階層の2変数間の相互作用に影響を及ぼしているかどうか統計的に検定する手法へと拡張することが可能で，より階層構造を加味したトランスオミクスネットワークの構造推定へと応用できる．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(6 results)
