Development of Machine Learning Algorithm Encapsulating Probability Distribution of RNA Secondary Structure

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RNAの2次構造は様々な生命現象で重要な役割を果たしており、その役割を正確に理解することは学術的にも工学的にも重要である。近年、実験技術の進歩に よりRNA2次構造が関与する生命現象に関するデータが蓄積されつつある。具体的には、RNAの塩基配列と、その活性についての大規模データが蓄積されつつある。しかしながら、それらRNA配列と活性のデータを解析するための汎用的な方法は提案されていない。そこで、本研究では、RNA配列と活性のデータから特徴抽出や活性予測を行う機械学習アルゴリズムを開発する。そして、このアルゴリズムを様々なタイプの大規模データへ適用することを通じて、汎用的な枠組へと発展させることを目指す。これまでに、RNA2次構造に含まれる詳細な特徴（塩基対、ヘアピンループ構造、内部ルー プ構造、バルジループ構造など）のRNA活性への寄与を考慮できるようにアルゴリズムを拡張した。さらに、RNA-RNA間の分子間2次構造についても塩基対、その他の部分構造の寄与を考慮できるようにした。また、公開された大規模データに対して提案手法を適用した。具体的には、原核生物の翻訳開始効率、スプライシング効率、リボザイ ムの自己切断活性についてのデータに開発したアルゴリズムを適用した。そして、ここまでの解析結果を論文および学会発表するとともに、提案アルゴリズムを実装したソフトウェアを開発し公開した。現在、アルゴリズムとソフトウェアの改良を並行して行なっている。