タンパク質立体構造の進化的保存部位の解析と機能予測への応用

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本研究課題の目的の一つであるタンパク質の進化的保存部位の探索のために多数のタンパク質アミノ酸配列からの特徴的な構造の抽出が有用となる．当該年度においては中心文字列と呼ばれる，入力文字列の集合のうち文字列間の距離の最大値が最小となる文字列を見つける問題について厳密解を探索する手法の高速化に取り組んだ．文字列間の距離として置換，挿入，削除の編集コストに基づくレーベンシュタイン距離を扱う．文字列間の距離の和を最小にする中央文字列を探索する手法については既存の手法よりも高速な手法を開発しており，同じ考え方を中心文字列探索にも適用した．厳密解法はともに整数線形計画問題として定式化し，高速化のために制約条件式を追加することで解候補を削減する方策を取った．文字列間の距離は編集される文字が少ない方が小さくなるので文字列の左端と右端の文字が対応するような極端な解は実現しない可能性が高い．そのような中心文字列とはなり得ない解を除いた．入力文字列2本のときの計算機実験による実行時間の結果は，長さ2,3のときは既存手法とほぼ同等であるが分散が有意に小さく，長さ4では実行時間が短くなった．さらに前年度に引き続き開発しているグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた遺伝子発現データからの肺がん予測手法について，条件付き敵対的生成ネットワークを用いた学習データの調整を検討した．計算機実験の結果は学習データをうまくモデル化するようなニューラルネットワークの構築には至らなかったことが示唆された．