がん発生・抑止機構の計算機モデル化によるシステム的理解と新分子標的推定手法の開発

通过计算机建模和开发新的分子靶标估计方法系统地了解癌症的发展和抑制机制

• 批准号: 17014067
• 负责人: 松野 浩嗣
• 金额: $ 3.52万
• 依托单位: Yamaguchi 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: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17014067/
• 关键词: 生命パスウェイ; シミュレーション; ペトリネット; ニューラルネットワーク; 破綻部位推定

我々はハイブリッド関数ペトリネットを基本アーキテクチャとする生命パスウェイシミュレーションシステム構築を目的とするGenomic Object Netプロジェクトを進めており、がんに関連する細胞内分子相互作用ネットワークである細胞周期機構やアポトーシスシグナル伝達経路などをこれまでの研究で作成している。本特定領域研究では新たに、がん関係遺伝子であるp53,MDM2,p19ARFの相互制御関係について8件の生物学文献を基にモデル化し、シミュレーションを実行した。得られた成果は、これらのタンパク質が3量体を形成したときの転写活性について新しい仮説を導出したことで、同様な仮説導出は現存する他のパスウエイモデル化手法ではなしえないことも指摘した。がん制御機構を破綻させる生命パスウェイ中の反応を特定する手法をリカレントニューラルネットワークを用いて開発した。この手法により、生命パスウェイを構成する分子を逐次的にノックアウトしてシミュレーションを繰り返す必要がなくなり、計算時間を大幅に短縮することができた。実際にこの手法をアポトーシスシグナル伝達経路について適用し、その有効性を確認した。生命パスウェイは分子の連鎖反応を絵的に記述した図としてまとめられるが、この図には分子の反応順序などのタイミング情報は組み込まれていない。そこで、このタイミング情報をペトリネットで表現したパスウェイ図を作成し、ホームページを作成して公開した。これによって、単なる分子の相互作用と反応順序だけでなく、パスウェイ中の反応の質的なダイナミクスの把握が可能になる。現在は、TPO,IL-1,G-proteinの3つのシグナル伝達経路だけであるが、順次追加していく予定である。(ホームページのURL http://genome.ib.sci.yamaguchi-u.ac.jp/〜pnp/)。

We have been studying the relationship between the molecular interactions in cells and the cell cycle mechanism in order to build a Genomic Object network for the purpose of basic life cycle analysis. This field-specific study is based on eight biological articles on the interaction of p53, MDM2, and p19ARF. The result is that there are three kinds of substances in the body, and the activity of writing is the same as that of writing. The control mechanism is open to all kinds of people. The method, the life, the composition, the molecular sequence, the calculation time, the necessary time, and the necessary time. In the meantime, the method is not applicable to the system, and its effectiveness is confirmed. The molecular chain reaction of life is described in detail in the sequence of molecular chain reaction. This is the first time I've ever seen you. It is possible to determine the molecular interaction and reaction sequence of these molecules. Now, TPO,IL-1,G-protein are added sequentially. (ホームページのURL http://genome.ib.sci.yamaguchi-u.ac.jp/〜pnp/)。

项目成果

ハイブリッド関数ペトリネットによる哺乳類の時計遺伝子機構のモデル化とシミュレーション

使用混合功能 Petri 网对哺乳动物时钟基因机制进行建模和模拟

• 发表时间: 2005
• 期刊: 時間生物学会誌 11・1
• 作者: Yuasa H;Mead PE;Jin ZB;Furukoji E;Sasaki H;A.Doi;H.Kitakaze;C.Li;M.Nagasaki;藤井 靖
• 通讯作者: 藤井 靖

Simulation based validation of the p53 transcriptional activity with hybrid functional Petri net

使用混合功能 Petri 网对 p53 转录活性进行基于模拟的验证

• 发表时间: 2006
• 期刊: In Silico Biology (http://www.bioinfo.de/isb/2006/06/0001) 6(on-line)
• 作者: Yuasa H;Mead PE;Jin ZB;Furukoji E;Sasaki H;A.Doi
• 通讯作者: A.Doi

On modeling and analyzing signaling pathways with inhibitory interactions based on Petri net

基于Petri网的抑制性相互作用信号通路建模与分析

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.The 2005 International Joint Conference of InCoB, AASBi and KSBI (BIOINFO2005)
• 作者: Yuasa H;Mead PE;Jin ZB;Furukoji E;Sasaki H;A.Doi;H.Kitakaze;C.Li
• 通讯作者: C.Li

Petri net modeling of biological pathways

生物途径的 Petri 网建模

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.Algebraic Biology 2005 (Universal Academy Press)
• 作者: Yuasa H;Mead PE;Jin ZB;Furukoji E;Sasaki H;A.Doi;H.Kitakaze;C.Li;M.Nagasaki
• 通讯作者: M.Nagasaki

Prediction of debacle points for robustness of biological pathways by using recurrent neural networks,

使用循环神经网络预测生物途径稳健性的崩溃点，

• 发表时间: 2005
• 期刊: Genome Informatics 16・1
• 作者: Yuasa H;Mead PE;Jin ZB;Furukoji E;Sasaki H;A.Doi;H.Kitakaze
• 通讯作者: H.Kitakaze