| 研究課題/領域番号 |
15500195
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生体生命情報学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中村 政隆 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (90155854)
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| 研究分担者 |
伊藤 元己 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (00193524)
川合 慧 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (50011664)
佐久間 雅 山形大学, 教育学部, 助教授 (60323458)
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| 研究期間 (年度) |
2003 – 2005
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| 研究課題ステータス |
完了 (2005年度)
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| 配分額 *注記 |
3,300千円 (直接経費: 3,300千円)
2005年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2004年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2003年度: 1,600千円 (直接経費: 1,600千円)
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| キーワード | 分子系統樹 / タブー探索 / メタヒューリスティック / 最適化アルゴリズム / 生物分子系統樹 / バイオインフォマティクス / 組み合わせ最適化 / アルゴリズム |
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| 研究概要 |
複数の種(taxon)の遺伝子の塩基列もしくはアミノ酸列をデータとして、そこから系統樹(phylogenetic tree)を構築するアルゴリズムは、距離行列法と、与えられたデータのもとでの各二分木のコストを定義してコスト最小の二分木を求める、という2つのタイプに大別できる。
距離行列法(Pairwise Distance Method)としては、UPGMA/WPGMA法(実用にはあまり用いられてない)、及び近隣結合法(Neighbour Joining Method, NJ法)などが知られている。それに対して、初期解から局所探索、つまり受刑探索を繰り返して最適器を求めるときの目的関数の取り方として、最小二乗法、最小進化法、最大節約法(Parsimony)、最尤法(Maximum Likelihood Method)などが知られている。一般に組み合わせ最適化の理論では、これらの樹形探索のような局所探索を繰り返すときには、適当なメタヒューリスティックアルゴリズムを使うとより効率的なアルゴリズムが得られることが知られている。
実際には、組み合わせ最適化の分野でメタヒューリスティックアルゴリズムの名の下に以下の3つが知られている
(1)遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)
(2)タブー探索(Tabu Search)
(3)進化的アルゴリズム
これらの戦略を系統樹アルゴリズムの樹形探索の部分に適用し、シミュレーションを繰り返してみた結果、タブー探索がもっとも効果的であるという知見を得た。
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