| 研究概要 |
前年度までに研究開発を行った半教師有り学習を用いたＲＮＡの2次構造の確率モデルのさらなる拡張・改良を行った（識別モデルと生成モデルのハイブリッドモデル。プログラムのりファクタリング等を行い、修飾塩基を含むＲＮＡの構造予測を行うための準備を行った）。また、モデルの性能を定量的に評価するために、網羅的な計算機実験を行った。ＲＮＡの高速なアラインメントツールであるCentroidAlignのWebサーバーに関する論文を出版した（Haruka Yonemoto, Kiyoshi Asai, Michiaki Hamada*, CentroidAlign-Web: a fast and accurate multiple aligner for long non-coding RNAs, Int. J. Mol. Sci. 2013, 14(3), 6144-6156; doi:10.3390/ijms14036144）。ここでのノウハウやサーバーに用いたスクリプト、モジュール類は、今回の2次構造予測ソフトウェアのウェブサーバー化に利用される予定である。また、修飾塩基を含むＲＮＡ配列の2次構造モデルを学習するために、修飾塩基を含むＲＮＡの2次構造データの収集を行った。
MDを用いた、エネルギーパラメタの決定に関しては、産総研の亀田博士と定期的にディスカッションを行うと同時に、関連する研究に関して網羅的に調査を行っている。実際に、小さい系に関して、計算を実行し、安定的にエネルギー計算が行うための計算条件の検討を行った。大規模に計算を行うための計算資源の見積もり及び計算資源の確保を行った。
|
