データベースと人工知能を用いたRNAスプライス部位選択に関する研究

利用数据库和人工智能进行RNA剪接位点选择的研究

• 批准号: 04261206
• 负责人: 中井 謙太
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Okazaki National Research Institutes
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04261206/
• 关键词: RNAスプライシング; 異常スプライシング; データベース; ニュートラル・ネット

異常スプライシングの原因になっている部位を統計的に調べてみれば、塩基配列上でどこがスプライス部位選択に重要かが浮び上がってくることを期待して、異常スプライシングデータベースを構築した。その結果、ほとんどの変異はイントロン境界のコンセンサス配列上に集中していることがわかった。これは従来からの知見を裏付けるもので、特に目新しくはないが、その他にも、例えばエキソン内部の変異が原因になっていると思われる例もいくつかあった。これらの知見は、今後のスプライス部位の予測精度向上に役立てることができそうである。一方、データベースからは、スプライス部位選択ルールそのものについても、興味深い示唆が得られた。まず5′部位に起こる変異の数が3′部位より有意に多いように見えるが、この現象は、3′部位は5′部位の候補位置の情報を加味して決められると考えると設明できる。一方、エキソンの読み飛ばしが最も頻繁に起こっているのは、イントロンの両端がセットとして認識されているからと考えるのが自然であり、代替部位の活性化現象において、スプライス部位選択は、正常な場合の情報なしに、その近くが選ばれる事自体、「適当な」位置をエキソン長の情報から決めているからと解釈できる。これらはBergetらのいう「エキソン定義」の仮説を基本的に支持するものであり、ここまでの結果は現在投稿準備中である。次に考えるべき問題は、どのようにしてこれらの新しい考え方を予測法に取り入れるべきかということである。とりあえず、エキソン長の「好み」を取り入れたニューラル・ネットのモデルを試作した。今のところ、予備的な結果しか得られていないが、エキソン認識の基礎として重要なエキソン長の分布を導入すると、予測にプラスになるらしいことが確かめられた。

The reason for abnormal growth is the statistical adjustment of the growth rate, the base allocation, the selection of the growth rate and the expectation of the growth rate. The result is that there is a difference between the two. For example, the reason for the difference in the internal structure of the company is that the company has made a special contribution to the development of the company. The accuracy of the prediction of the future position is upward. One side, the other side, the other side 5′-position change number 3′-position change number In one aspect, the most frequent occurrence of the disease is the most frequent occurrence of the disease, the most frequent occurrence of the disease. This is the first time that I've ever written a book about the subject. The next step is to test the problem, and the new method is to test the problem. "Good" is the best way to get a job. The results of this study are based on the understanding of the importance of the distribution of information and the prediction of information.

项目成果

中井 謙太: "遺伝子情報処理システムとしての生命" 信学技報(TECHNICAL REPORT OF IEICE). NLP92-28. 35-42 (1992)

Kenta Nakai：“生命作为遗传信息处理系统”，IEICE 技术报告 35-42 (1992)。