| 研究課題/領域番号 |
24680031
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
浜田 道昭 早稲田大学, 理工学術院, 准教授 (00596538)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | RNA / 2次構造予測 / lncRNA / 半教師有学習 / 機能性RNA / 修飾塩基 / 分子シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
本年度の主な研究実績は以下である。
1. 本研究内で主に開発を行っている、ラベル有りデータ（2次構造が既知のRNA配列）とラベル無しデータ（2次構造が未知のRNA配列）を共に利用して、効果的に2次構造の確率モデルの学習を行う「半教師有学習手法を用いた2次構造予測手法」の研究を継続し、手法の改良（アルゴリズムの改良およびソフトウェアの整備等）を行った。結果、ラベルなしのデータを利用することにより、2次構造の予測精度が向上することが明らかになった。本研究成果に関して、国際会議APBC2015(The 13-th Asia Pacific Bioinformatics Conference)において、代表者の浜田が口頭発表を行った。さらに、該当する論文が英文論文誌Computational Biology and Chemistryに原著論文として掲載された(A semi-supervised learning approach for RNA secondary structure prediction)。
2. 修飾塩基を含むRNA配列と構造に関する論文の調査およびデータの収集を行った。修飾塩基と構造に関する論文は最近も複数出版されているため、それらの論文を詳細に調査し、本研究に利用可能なデータの収集を行った。
3. シミュレーションによるエネルギーパラメタの予測に関して、手法の検討を行った。また、RNA学会等の関連するいくつかの学会に参加し、情報の収集を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
1. 修飾塩基を含むRNAの構造に関するデータが複数の論文に分散している（さらに、最近も複数の関連論文が出版されている）ため、それらの論文の調査およびデータの収集に時間がかかっている。
2. 分子シミュレーションによるエネルギーパラメタの計算の部分に関して、当初想定していたよりも様々な条件・手法等の検討が必要となっている
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| 今後の研究の推進方策 |
開発した情報技術の有効性は示されたので、今後は収集したデータをもとに2次構造の確率モデルの学習を行う。繰り越しを行った研究経費を有効に活用し、共同研究者と密接に連絡を取りながら、残り1年の研究を遂行していく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
1. 修飾塩基を含むRNAの構造に関するデータが複数の論文に分散しているため、その論文の調査およびデータの収集に時間がかかっているため。
2. 分子シミュレーションによるエネルギーパラメタの計算の部分に関して、当初想定していたよりも様々なパラメタ等の検討が必要となっているため
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| 次年度使用額の使用計画 |
学生アルバイト、成果発表、外注費として執行予定である。
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