研究課題
(1)生命ネットワーク情報の推定技術に関する研究成果:時系列マイクロアレイデータから遺伝子ネットワークを効率的に推定するために、ベクトル自己回帰モデルを状態空間モデルで表現し、ネットワーク構造を表すパラメータをL1正則化にもとづくsparse学習により推定する手法を開発した。さらにrecursive elastic netを用いた方法を考案し、時系列遺伝子発現データから擬陽性の少ない遺伝子ネットワークを推定する技術を開発した。状態空間モデルをAspergillus fumigatusのヒートショックによる時系列遺伝子発現データを用いて,その転写ネットワーク解析に応用した。統計的メタアナリシスにより,がんの転写ネットワークの解析を行った。(2)生命ネットワーク情報の電子化整理技術の開発に関する研究成果:新たなパスウェイレイアウトアルゴリズム及びパスウェイの解析アルゴリズムを開発した。Betweennessをグラフレイアウトに融合した実用的なアルゴリズム(BFL)を開発し、より高いbetweennessをもつノードがグラフレイアウトにおいて最適な場所に配置できるようになった。また、パスウェイの構造解析のために、betweenes centralityを用いた最大ウエイトの連続成分を探索する効率のよい発見的アルゴリズムを開発した。生命システムモデリングとその解析法として、「ある遺伝子Aが上昇したらある遺伝子Bが発現する」、「あるタンパク質Aがある一定濃度である一定時間キープされれば,ある遺伝子Bが発現する」といったパスウェイの動的規則について,モデル検証の枠組みを、量的な関係を含むパスウェイの枠組みで利用できるようにする方法を開発した。これにより細胞運命決定など、今までの枠組みではできない規則のチェックが可能になった。また、Petri Netのトランジションの遅延時間を決定するための方法を開発し、アポトーシスパスウェイを例に用いて、その方式の有効性を示し、そのモデル解析を行った。
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