2004 Fiscal Year Annual Research Report
グループテストとベイジアンネットワークによる効率的ゲノム解析アルゴリズムの研究
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15340035
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
神保 雅一 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (50103049)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安本 雅洋 名古屋大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (10144114)
清水 邦夫 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60110946)
太田 克弘 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (40213722)
栗木 進二 大阪府立大学, 工学部, 助教授 (00167389)
三嶋 美和子 岐阜大学, 総合情報メディアセンター, 助教授 (00283284)
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| Keywords | DNA library screening / pooling experiment / Bayesian Network / LDPC / decoding algorithm / positive detecting / combinatorial designs |
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| Research Abstract |
DNA library screeningでは、実験回数を削減するために個々のクローンを個別に調べるのではなくpoolと呼ばれるグループを作ってグループテストと呼ばれる実験手法を用いることがある.グループテストでは,その効率を高めるために多くのクローンの中から出来るだけ少ないプール数で目的のクローンを見出すことができる実験を計画することが重要である。このためにクローンの集合からプールと呼ばれる部分集合の族をうまく選ぶ組合せ論的アプローチが有効である.また,このようなテストでは,実験結果にfalse positive, false negativeなどの誤りが生じることは避けられない.本研究では、実験結果に誤りがある場合について,効率の良いpooling designの組合せ論的特徴を見出し、その構成法を与えることおよび,各プールの実験結果に誤りがある場合にpositiveな塩基列を見出すためのアルゴリズムの開発を行なう。
今年度は,昨年度に続き,positiveなcloneを正確にかつ高速に見出すアルゴリズムの研究を行ない,ベイジアンネットワークを用いて各poolの実験結果からpositiveなcloneを見出すための効率的なアルゴリズムを開発した.また,従来のMCMC(Markov chain Monte Carlo)による判定アルゴリズムとさまざまな条件で識別能力,識別速度の比較を行い,実用に供するための知見を得た。本アルゴリズムは特許申請をし,本年度,特許を取得した.また,クローンの順序がわかっている場合に,実験回数を削減するための効率的なpooling designの組合せ論的構成法も見出し,論文として公表した。
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