| 研究課題/領域番号 |
16K07225
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
システムゲノム科学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
油谷 幸代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 副ラボ長 (10361627)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | システム構造化 / 構造方程式モデリング / ネットワークモデリング / 遺伝子発現制御 / 細胞分化メカニズム / ネットワーク解析 / 遺伝子発現 / ネットワーク / 発現制御モデル / ネットワーク推定 / ISM法 / DEMATEL法 / システム制御 / 細胞分化プロセス |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、システム構造化手法を適用したネットワークモデル推定手法の開発を行った。さらにネットワークグラフの構造に制約条件を入れたネットワークモデルの開発を実施した。特に、因果関係の有無が確定している遺伝子間において、その知見を包含したネットワークモデルを構築するため、最適化アルゴリズムを実施する時、共分散行列上で特定の要素に値を持たせたままで数値のみ最適化する方法を開発し適用した。構築したネットワークモデル構造において、一部を固定したうえで、GAの点変異を利用して改良した最適化アルゴリズムのを実施することで、少数の特定条件下で活性化するサブグラフ構造の抽出方法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義としては、従来法では困難であった少数データからのネットワーク構造推定が可能になる点が挙げられる。
具体的には、１．特定の条件下で活性化しているサブグラフの構造が明らかになることで、実際に生体内で機能している制御プロセスの解明に有用な情報になる。２．細胞内における異なった細胞内分子間の関係性が明らかになり、メカニズム解明に有用な情報になる。３．サブグラフ推定によって、細胞内のフィードバック制御やサイクリック制御のモデル化が可能になる。４．活性化部分の推定には多変量を必要としないことから、今後増加すると予想される1細胞計測データに適用可能である。
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