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代謝酵素遺伝子を制御する転写因子遺伝子を推定する方法としては，expression-QTLのような遺伝統計学的な方法があるが，代謝酵素遺伝子を制御する転写因子遺伝子候補をリスト化することはできても，転写因子間の上下関係を知ることができない．また，実験による転写制御の上位下位性の解明は，困難であることがほとんどである．このため，本研究ではインフォマティクス手法により転写制御の上位下位性の解明のための手法の確立を図ることを目的とする．
転写因子遺伝子の上位下位性の解明の手法として，大規模遺伝子ネットワーク推定ソフトウエアSiGN-BNを用いて遺伝子ネットワークを推定することとした．SiGN-BNは遺伝子制御の方向性，すなわち，上位下位性を推定することができるので目的に沿っている．
著者はカンキツにおけるカロテノイド代謝について研究を蓄積してきたことから，解析のターゲットをカンキツのカロテノイド代謝系とした．SiGN-BNの入力データはマイクロアレイによる発現データであるため，独自に開発したカンキツの全遺伝子マイクロアレイの発現データ68シリーズと，本研究で新たに解析した32シリーズを加えた100シリーズのマイクロアレイ発現データを入力データとした．
SiGN-BNで同時に解析可能な遺伝子数は1000遺伝子であるため，カロテノイド代謝に関連する124遺伝子をと1705の転写因子遺伝子を対象に，転写制御関係を見落とさないように組み合わせを変えた計算を行った．その結果，カロテノイド代謝制御に関連する遺伝子ネットワークの推定を行うことができた．これにより，転写因子遺伝子群の最上位に位置する転写因子遺伝子を特定することができた．また，各カロテノイド代謝酵素遺伝子を制御する転写因子遺伝子群も推定することができた．
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