| 研究概要 |
<実績の概要>
遺伝子解析で重要部分をなすデータベース検索において,これまで分子生物学からのアプローチや情報学からのアプローチあるいはその融合的アプローチにより幾多のアルゴリズムが研究されてきた.本研究はDNAから遺伝子を発見するプロセスに全く工学的な画像情報処理の考え方を導入した新たなアルゴリズムを開発することを目的とする.具体的には植物成長解析などに用いられてきた画像のテクスチャ解析の概念を基にDNA塩基配列のパターン化およびその概念に基づく遺伝子発見のホモロジーパターン解析手法の開発研究を目的としている.
本年度は次の内容で研究を実施した.
(1)基本ソフトウエアの開発:DNAの1次元塩基配列をコドン毎に64値化し,その連鎖を光合成アルゴリズムを用いて2次元空間に最適配置するコドン写像構成アルゴリズムをPerlを用いて開発した.最適化は次段の特徴量抽出アルゴリズムと呼応する.まず,テクスチャ解析法を適用し2次元空間に展開したコドン写像の同時濃度生起行列を構成し14特長量を抽出するアルゴリズムを開発した.その際に,原写像について特徴量のエントロピーが赤池基準で最大になるようなパラメータ(距離・角度)のセルフチューニングを行なう機能を付加するアルゴリズムとすることとした.特徴量は原コドン写像の構成に依存するため,特徴量の感度に従ってコドン写像を光合成アルゴリズムを用いて再構成するような方式を採用した.
(2)遺伝子のホモロジーテスト:開発したソフトウェアを用いて,まず,原核生物である大腸菌において既知の遺伝子について特徴量を抽出することと,コドン写像の標準化の可能性について検討した.ここで,標準化されたコドン写像構成法を全遺伝子に適用し,全ての遺伝子の特徴量を算出しデータベース化する.さらに,遺伝子間のホモロジーを得られた特徴量をベースに検討した.
(3)ショウジョウバエなどの真核生物についてイントロンと遺伝子間の差異を特徴量ベースで検討し遺伝子発見の手法開発に繋がる基本アルゴリズムの開発を行なった.
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