グラフィカル・ガウシアン・モデルによる相互作用推定法の拡張とその適用

图解高斯模型交互估计方法的扩展及其应用

• 批准号: 17017015
• 负责人: 堀本 勝久
• 金额: $ 3.2万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 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-17017015/
• 关键词: グラフィカル・ガウシアン・モデル; グラフィカル連鎖モデル; 遺伝子制御ネットワーク; 蛋白質相互作用ネットワーク; オペロン予測; Path Consistency Algorithm; 計算代数; 限定記号消去

連鎖独立グラフを出力するソフトウェアの開発を終了した。また、酵母の細胞周期のネットワークに関する遺伝子プロファイルを収集し、細胞周期関連遺伝子群間の連鎖独立グラフを推定した。その結果、隣接する細胞時期と隣接しない時期で制御する遺伝子群は明確に分かれることが判明した。これらは、個々の遺伝子及び各時期の独立した解析では得られない結果であり、連鎖モデルの有用性を示している。また、既に開発したグラフィカル・ガウシアン・モデルを実装したウェブサイトを、段階的な解析の実行と結果のグラフィックな出力に関して改良し、利便性を増した。蛋白配列の共進化の情報を用いたミラーツリー法の予測精度の改良法を提案した。通常のミラーツリー法では配列間の距離行列から得られる相関係数に基づいて相互作用の有無の判断基準にする。この方法では擬陽性の推定結果が多いことが知られていた。この点を改良するため射影演算子による方法を開発し、擬陽性の推定結果の減少に成功した。当初計画には含まれていないが、本研究と密接に関連する2つの課題について成果を得た。各遺伝子間の関係については推定するためにグラフィカル・モデルの一つであるpath consistency (PC) algorithmを改良し、遺伝子間ネットワークの推定法を開発した。この方法を大腸菌オペロンの発現プロファイルに適用した結果、正解率が90%以上で、特に擬陽性の推定結果が極めて少ないことが判明した。この方法を従来のクラスター間のネットワーク推定法と組み合わせることで、より詳細なネットワーク推定が可能になった。もうひとつの結果は、動的なネットワーク研究の第一歩として、計算代数に基づくパラメータ推定法の開発を開発した。この方法は、数値解析と同レベルの精度で最適解を求めることができるだけでなく、その最適解が求められるプロセスや許容範囲を求めることができる利点がある。

The development of chain independent power supply system is completed. In addition, gene expression patterns associated with the cell cycle of yeast were identified, and linkage between cell cycle-associated gene groups was estimated. The result is that the adjacent cell period and the adjacent cell period are clearly identified. The results of the independent analysis of the individual genes and the individual periods are shown in the usefulness of the linkage analysis. The results of the analysis of the stage and the stage are improved and the convenience is improved. An improved method for prediction accuracy of protein alignment co-evolution information Usually, the distance between rows is determined by the correlation coefficient, and the existence of interaction is determined by the correlation coefficient. This method is not only positive but also negative. The method of improving the projective algorithm was developed and the results of pseudo-positive estimation were reduced successfully. The original plan includes two aspects, and this study is closely related to the two aspects. The path consistency (PC) algorithm is improved and the estimation method of the relationship between the genes is developed. The method is applicable to the detection of Escherichia coli, the correct solution rate is more than 90%, and the estimated positive result is extremely small. This method is based on the estimation method and the combination method. The first step in the study of computational algebra is the development of a method for estimating the basic parameters of motion. This method is to find the optimal solution for the solution of the problem of numerical value analysis and accuracy of the problem.

项目成果

A Web Server for Inferring a Regulatory Network Framework from Gene Expression Profiles.

用于从基因表达谱推断监管网络框架的 Web 服务器。

• 发表时间: 2005
• 期刊: Nucleic Acids Res. 33
• 作者: Aburatani;S.;et al.
• 通讯作者: et al.

The inference of protein-protein interactions by co-evolutionary analysis is improved by excluding the information about the phylogenetic relationships

• DOI: 10.1093/bioinformatics/bti564
• 发表时间: 2005-09-01
• 期刊: BIOINFORMATICS
• 影响因子: 5.8
• 作者: Sato, T;Yamanishi, Y;Toh, H
• 通讯作者: Toh, H

A graphical chain model for inferring regulatory system networks from gene expression profiles.

用于从基因表达谱推断调控系统网络的图形链模型。

• 发表时间: 2006
• 期刊: Statistical Methodology 3
• 作者: Aburatani;S.;et al.
• 通讯作者: et al.

Elucidation of the relationships among the LexA-regulated genes in SOS response.

阐明 SOS 反应中 LexA 调节基因之间的关系。

• 发表时间: 2005
• 期刊: Genome Informatics 16
• 作者: Aburatani;S.;et al.
• 通讯作者: et al.