| 研究概要 |
本研究は、遺伝子の相互作用を明らかにするために、破壊や過剰発現による実験結果を集めた遺伝子発現プロファイルデータから、そこに内在する相互作用を表現するための規則をユーザとの対話の中で発見するためのシステムを開発することを目的とする.我々の研究グループでは,重み付きネットワークモデルを導入し,発現プロファイルデータから遺伝子間の力関係を辺の重みとして取り出すアルゴリズムを設計し,予備実験を行ってきた.この一連の研究の過程で,出力されるネットワークが必ずしも疎ではないという問題点が浮き彫りになってきた.すなわち,出力されるネットワークが密であるために,その関連を直感的にとらえにくく,またそれを可視化するのも容易ではなかった.したがって,疎なネットワークを見つけ出すためには,何らかの指標に基づいて,このネットワークの辺を「間引く」必要がある.そこで,グラフィカルモデリングと呼ばれる統計的手法の中で用いられている共分散選択の技法を応用し,これを疎な遺伝子ネットワークを見つけるために適用した.しかしながら,遺伝子発現プロファイルデータのもつ共線形性によって,この手法をそのまま適用することは実用上,不可能であった.そこで,堀本らの手法と同様に,VIF指標と呼ばれる値を参照しながら,この問題を避けることができた.VIF指標を用いることによって,遺伝子数が40程度のものまでこの手法で取り扱うことができることがわかった.そこで,注目する遺伝子として指定されたものに,ランダムに選んだ他の遺伝子を加えてネットワークを作成し,これを数回繰り返すことによって安定したネットワークを取り出すという実験を行った.この実験結果の生物学的解釈については,現在検討中である
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