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今年度の研究では、昨年度に引き続き配列データの視覚化を中心に研究を行った。昨年度まで開発をしたシミュレーティッドアニーリングを用いた自己組織化マップのアルゴリズムの見直しを行ない、プローブの表現を離散表現から確率値を用いた連続値表現にし、平均場近似をもちいたシミュレーティッドアニーリングを用いることで、自己組織化マップ上でのプローブの整列性を改善し、解析を行なうシーケンス上の連続的な領域が、マップ上でもより連続的な領域としてマッピングされるアルゴリズムを開発した。また、2層自己組織化マップを用いて、1層目に生成されたプローブの情報を第2層でさらに整列させるように改良を行った。このアルゴリズムを用いて、生物種毎、人のパスウエイ毎ののDNAシーケンスおよび遺伝子領域から翻訳されたアミノ酸配列の学習、および、マッピングを行ない、シーケンスが連続した領域に写像されること、および、それぞれのグループ毎にマップ上に領域が形成されることを確認した。ただし、このようにして形成される領域の生物学的な意味の評価を今後行なっていく必要があると考えられ。将来的にDNA配列間の比較、DNA配列グループ間の比較、および、メタゲノム解析等に応用可能であると考えられる。平成19年度にはWorkshop on Self Organizing Maps 2007(WSOM2007)およびJSBI年会において、研究成果の発表を行なった。現在、本システムはWindows上で動作するGUI上で動作するように作成されているが、学会においては、WEBアプリケーションとして公開して欲しいという声があり、今後の課題となっている。
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