| 研究課題/領域番号 |
25700004
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
西郷 浩人 九州工業大学, 情報工学研究院, 准教授 (90586124)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | ゲノムワイド相関解析(GWAS) / epistasis / 情報量基準 / カーネル法 / 頻出パターンマイニング / 国際情報交換、ドイツ |
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| 研究実績の概要 |
近年のシークエンシング技術の発展により、かつてない早さで遺伝子配列や一塩基多型情報の蓄積が進んでいるが、ありふれたヒトの疾患と遺伝形情報との関係の多くは明らかにされていない。この現象は「失われた遺伝率」問題として知られている。その解決の為の鍵の一つと考えられているのが希少変異型原因仮説であり、現在のシークエンサーの解像度では見つかっていない遺伝子型に原因を求めるものである。もう一つの鍵と考えられているのが普遍遺伝子型原因仮説であり、既に遺伝子型はみつかっているにも関わらず、両者の間を結ぶ数学的なモデルが単純すぎることに原因を求めるものである。後者の解決法として考えられるのは、単一の因子ではなく複数の因子により疾病が引き起こされる多因子モデルの導入である。しかしながら、計算機科学においてこの問題はNP困難問題という難しい問題であることが知られているので、本研究では問題を以下の２つに切り分ける。
1)疾病に関係する遺伝型因子数の上限を見積もること
2)因子数の上限が与えられた時に効率的に病原遺伝子を列挙すること
ここで重要な点は、1)は比較的高速に実行可能であるため、1)を先に解いてその結果を2)に適用することにより全体の計算を効率化出来ることである。実際に、1)は生命医薬情報学連合大会2014年大会において発表した際に優秀賞を受賞しており、他の研究者からその有用性が評価されたことを裏付けている。この結果は現在、国際専門誌に投稿中である。2)についてはまだ計算機実験の途中であり、本年中の発表を目指している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
1)については国際専門誌に投稿中である。
2)についても、計算機実験において良好な結果がでている。今後はシミュレーションデータだけでなく、実際のデータへの適用を行う予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画書とおりに推進する方針である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2014年度は発表を予定していた国際会議に採択されなかったため残金が生じた。
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| 次年度使用額の使用計画 |
2015年度に開催される国際会議参加のために使用予定である。
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