双曲空間に基づく新規系統解析手法の開発

昨年度に続き、配列情報等からサンプル間の類似性グラフを構築し、グラフ信号処理の一種であるグラフフーリエ変換の理論に基づいて系統解析を行うための技術の開発に取り組んだ。これまでの系統解析では、基本的に系統樹を再構築し、再構築された系統樹上での表現型の進化などを解析するtree-thinkingなアプローチが主流であった。一方で、ウイルスなど進化が早いサンプルを対象にする場合、系統樹を一意に推定することが困難な場合が存在する。そこで本研究では、木構造を一意に定めず、類似性ネットワークのままで表現型の関連性を解析するnetwork-thinkingなアプローチを提案した。今年度は、昨年度に引き続きA型インフルエンザウイルスのserotypeや地域、宿主の関連性や、ウイルスの持つ遺伝子共有情報の実データに対して提案手法の有効性を検証した。その結果、提案手法ではこれまでにパンデミックを引き起こしたserotypeやそれに付随する情報をネットワークから抽出できる他、serotypeのより細かな構造の存在を示唆する結果が得られるなど、network-thinkingが系統解析に有効であることを示した。これらの結果は論文としてまとめ、現在投稿中である。このようなnetwork-thinkingは木構造を決めることが困難な対象に対し有効な解析方法を提供することが期待され、現在は免疫レパトアなど、一般的な進化系統樹にとらわれず、より広く応用できないかを検討中である。

昨年度に続き、配列情報等からサンプル間の類似性グラフを構築し、グラフ信号処理の一種であるグラフフーリエ変換の理論に基づいて系統解析を行うための技術の開発に取り組んだ。これまでの系統解析では、基本的に系統樹を再構築し、再構築された系統樹上での表現型の進化などを解析するtree-thinkingなアプローチが主流であった。一方で、ウイルスなど進化が早いサンプルを対象にする場合、系統樹を一意に推定することが困難な場合が存在する。そこで本研究では、木構造を一意に定めず、類似性ネットワークのままで表現型の関連性を解析するnetwork-thinkingなアプローチを提案した。今年度は、昨年度に引き続きA型インフルエンザウイルスのserotypeや地域、宿主の関連性や、ウイルスの持つ遺伝子共有情報の実データに対して提案手法の有効性を検証した。その結果、提案手法ではこれまでにパンデミックを引き起こしたserotypeやそれに付随する情報をネットワークから抽出できる他、serotypeのより細かな構造の存在を示唆する結果が得られるなど、network-thinkingが系統解析に有効であることを示した。これらの結果は論文としてまとめ、現在投稿中である。このようなnetwork-thinkingは木構造を決めることが困難な対象に対し有効な解析方法を提供することが期待され、現在は免疫レパトアなど、一般的な進化系統樹にとらわれず、より広く応用できないかを検討中である。