マイクロアレイデータからの遺伝子制御ネットワーク構築に関する研究
| Project/Area Number | 06F06103 |
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 外国 |
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| Research Field |
Bioinformatics/Life informatics
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| Research Institution | Kyoto University |
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| Host Researcher |
馬見 塚拓(2007) Kyoto University, 化学研究所, 教授
馬見塚 拓
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| Foreign Research Fellow |
ZHO Shanfeng 京都大学, 化学研究所, 外国人特別研究員
ZHU S.
ZHU Shangeng 京都大学, 化学研究所, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2006 – 2007
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| Project Status |
Completed(Fiscal Year 2007)
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| Budget Amount *help |
¥2,400,000 (Direct Cost : ¥2,400,000)
Fiscal Year 2007 : ¥1,200,000 (Direct Cost : ¥1,200,000)
Fiscal Year 2006 : ¥1,200,000 (Direct Cost : ¥1,200,000)
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| Keywords | マイクロアレイ / 遺伝子制御ネットワーク / 生命科学文献データ / クラスタリング / 確率モデル / 機械学習 / データマイニング / 遺伝子 / 遺伝子ネットワーク / 文書クラスタリング |
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| Research Abstract |
遺伝子制御をはじめとする遺伝子間ネットワークは、遺伝子発現を一度に調べることが可能なマイクロアレイデータや過去の実験結果などの蓄積である文献情報等から構築される。本研究課題は、特にマイクロアレイデータからの構築を目的としているが、まず、マイクロアレイデータのみならず他の情報、例えば文献情報をも用いた新しく高精度なクラスタリング手法を構築した。まず、文献のクラスタリングは非常にポピュラーな問題であり、未知の文献をクラスタリング後、クラスタ内の文献に共通する特徴がわかれば、文献を自動分類するのに役立つ。特に、確率モデルに基づく文書クラスタリングはさかんに行われており歴史がある。既存の手法では、文献を単語集合とみなし単語分布に基づきクラスタリングを行うが文献内のフィールド(すなわち、タイトル、アブストラクト、本文等)毎に単語分布が異なるということは看過されてきた。そこで、そのようなフィールド毎に異なる確率モデルを適用してより高精度の文書クラスタリングを行う手法を開発し、実データにより有意性を実証するとともにこの成果を論文としてまとめ、情報検索における有力な国際会議European Conference on Information Retrieval(採択率19%)にて発表を行った。次に、遺伝子制御ネットワークにおいて、ハブと呼ばれる重要な転写遺伝子をマイクロアレイデータから推定する問題設定を行った。この問題は、マイクロアレイデータの信頼性の低さ故に非常に難しい問題だが、現在、実験毎に異なるハブ転写遺伝子が活躍するという仮説の下に、予測モデルを構築中である。
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Report
(2results)
Research Products
(3results)
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[Journal Article] Improving MHC Binding Peptide Prediction by Incorporating Binding Data of Auxiliary MHC Molecules2006
Author(s)
Zhu, S., Udaka, K., Sidney, J., Sette, A., Aoki-Kinoshita, K.F., Mamitsuka, H.
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Journal Title
Bioinformatics 22(13)
Pages : 1648-1655
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