| 研究実績の概要 |
前年度に開発した，ネットワークの階層構造を利用して遺伝子ネットワーク同定を行う枠組みを拡張することで，これまで利用の困難であった新たな事前知識を遺伝子ネットワーク同定に利用するための枠組みを開発した．具体的にはネットワークの階層構造の他に「ネットワークのクラスタ性」及び「生物ネットワークは負の次数相関を持つ」という事前知識を利用し，これらの情報を統合することで，従来よりも得られる遺伝子ネットワークの質を向上させる方法を提案した．この研究の成果に関しては現在，論文投稿中である．また前述の研究とは別に，大規模な遺伝子ネットワーク同定を行う際の計算量削減の工夫を行った．この成果は国際会議the 2016 Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biologyにて口頭発表，及び論文発表を行った(S.Kimura, M.Tokuhisa and M. Okada-Hatakeyama: Simultaneous Execution Method of Gene Clustering and Network Inference, Proc. of the 2016 Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 7 pages, 2016)．さらに本研究の成果の一部を本として出版している(S.Kimura: Inference of Vohradsky's Models of Genetic Networks Using Evolutionary Algorithms, H.Iba and N.Noman, eds.: Evolutionary Computation in Regulatory Network Research, Wiley, 96-117, 2016)．
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