メタ戦略を樹形探索に用いた高速な系統樹構築ソフトの開発とその実用化

2003 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15500195
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 中村 政隆 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (90155854)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐久間 雅 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助手 (60323458) ; 川合 慧 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 教授 (50011664) ; 伊藤 元己 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (00193524)
• Keywords: バイオインフォマティクス / 分子系統樹 / アルゴリズム

Research Abstract

本研究の眼目は、分子系統樹の構築のアルゴリズムについて、数学者、計算機科学者の立場から研究することによって、生物学者の実際に利用できる形まで実用化しようというところにある。
分子系統樹の構築あるいは探索のアルゴリズムの中でもっともよく利用されているものに、最大節約法、最尤法、最小進化法がある。これらは、樹形全体のなす空間の中で、ひとつの解からその近傍の解への遷移を繰り返して最適解に近づくという樹形探索の手続きを共通に含むが、この部分に数理計画法の分野でつちかわれた手法が有効に活用できる。
この研究では、とりあえず、ヒューリスティックな手法の代表例のタブー探索を応用して改良したソフトをJAVA言語をベースに開発した。まだ開発段階で、市販のPAUPなどのソフトには早さの点では追いつけないが、探索空間をより広く探索することができるというメリットを生かす形で開発を進めている。
また、これとは別に、最大節約法では、コスト関数が整数値をとるため、きわめて多数の、ときには数千以上のオーダーの最適系統樹が解として得られてしまうという難点がある。この間題についても現行のmajority-ruleをもとにして多項式時間ですむconsensus treeの構築アルゴリズムの開発を進めている。