知識情報処理的手法を用いたDNAチップからの遺伝子ネットワーク解析

使用知识信息处理方法对 DNA 芯片进行基因网络分析

• 批准号: 14015228
• 负责人: 花井 泰三
• 金额: $ 3.46万
• 依托单位: Kyushu University
• 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: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14015228/
• 关键词: DNAチップ; DNAマイクロアレイ; クラスタリング; 知識情報処理; 大腸菌; 酵母; 遺伝子発現; ネットワーク解析

本年度の研究計画に基づいて以下のような研究業績をあげました。(1)DNAマイクロアレイによる遺伝子発現量測定DNAマイクロアレイを用いて、大腸菌または酵母に外部より刺激を加えた際の、発現遺伝子量を測定した。刺激により反応が大きく異なり、発現量が大きな遺伝子の中には機能未知なものが含まれていることも観察できた。(2)適応共鳴理論(ART)による発現遺伝子のグループ化(クラスタリング)時系列マイクロアレイデータに対して、従来から行われている統計的手法の階層的クラスタリング、k平均アルゴリズム、自己組織化ネットワークと今回あらたに適用するART(適用共鳴理論:知識情報処理手法の一つ)による解析を行った。これらの手法を先のデータに適応したところ、生化学的知見に基づく結果に最も近い結果が得られたのは、ARTであった。機能既知の45種類の遺伝子に対する時系列マイクロアレイデータをARTによってクラスタリングを行い、5つのクラスターを得た。その後、このクラスタリング結果に追加する形で、他の遺伝子の時系列データのクラスタリングを行ったところ、よく似た時系列パターンのクラスターが存在する際にはそのクラスターに追加分類され、よく似た時系列パターンのクラスターが存在しない場合は、新しいクラスターを形成した。この結果、機能既知の遺伝子を生化学的知見に基づきながらクラスタリングを行い、その後機能未知の遺伝子のクラスタリングを行うことによって、生化学的知見を取り入れたクラスタリングの可能性が示唆された。他の従来からの手法では、このような分類は不可能であった。機能既知の45遺伝子のクラスタリングをARTで行った結果、生化学的知見から考えてうまく分類できていない遺伝子が、数種類存在したが、その数種類の遺伝子に関してさらなる生化学的な調査を行った。その結果、別の生化学的実験から、ARTの結果を支持するような結果が得られた。このため、ARTは発現遺伝子のクラスタリングの強力なツールであると考えられた。

This year's research plan is based on the following research results: (1) Determination of the amount of DNA fragments produced by the external stimulation of Escherichia coli and yeast. The stimulus is different, the amount is different, the function is unknown, the content is different, the detection is different. (2)Application of resonance theory (ART) to the analysis of the time series of the occurrence of genetic elements, the classification of statistical methods, the k-average classification of genetic elements, the self-organization of genetic elements, and the application of ART(Application of resonance theory: knowledge information processing methods). This is the first time that we have seen the results of our research. 45 kinds of information are known, and the time series of information is selected. After that, the classification results are added, and the time series of other characters are added. When the classification results exist, the classification results are added. When the classification results exist, the classification results are added, and the new classification results are formed. The result, the function of the known gene, the biochemical knowledge, the basic information, the function of the unknown gene, the possibility of the biochemical knowledge, the possibility of the insertion of the unknown gene. He came to The results of ART, biochemical knowledge, classification of 45 genes, existence of several kinds of genes, investigation of several kinds of genes, etc. The results of ART, other biochemistry, and the results of ART are supported. This is the first time I've ever seen a woman.

项目成果

Tomida, Hanai et al.: "Artificial Neural Network Predictive Model for Allergic Disease Using Single Nucleotide Polymorphisms Data"Journal of Bioscience and Bioengineering. 93・3. 470-478 (2002)

Tomida、Hanai 等：“使用单核苷酸多态性数据的过敏性疾病的人工神经网络预测模型”《生物科学与生物工程杂志》93・3（2002 年）。

Tomida, Hanai et al.: "Analysis of Expression Profile Using Fuzzy Adaptive Resonance Theory"Bioinformatics. 18・8. 1073-1083 (2002)

Tomida，Hanai 等：“使用模糊自适应共振理论的表达谱分析”生物信息学 18・8（2002）。

Noguchi, Hanai et al.: "Hidden Markov Model-based Prediction of Antigenic Peptides That Interact with MHC Class II Molecules"Journal of Bioscience and Bioengineering. 94・3. 264-270 (2002)

Noguchi、Hanai 等人：“基于隐马尔可夫模型的与 MHC II 类分子相互作用的抗原肽的预测”《生物科学与生物工程杂志》94・3（2002 年）。

Ando, Hanai et al.: "Fuzzy Neural Network Applied to Gene Expression Profiling for Predicting the Prognosis of Diffuse Large B-cell Lymphoma"Japanese Journal of Cancer Research. 93. 1207-1212 (2002)

Ando, Hanai 等人：“模糊神经网络应用于基因表达谱分析以预测弥漫性大 B 细胞淋巴瘤的预后”日本癌症研究杂志。