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構造列挙と最適化に基づく化合物と代謝ネットワークの解析法

基于结构枚举和优化的化合物和代谢网络分析方法

基本信息

批准号：
13J02920
负责人：
趙楊
金额：
$ 1.32万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2013
资助国家：
日本
起止时间：
2013 至 2014
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は計画の通り、現在までに(1)「大規模代謝ネットワークの頑健性のモデル化」の引き続きとして、機械学習による新たな解析手法の提案・実装を行った。(2)「整数計画法による木の分割型文法圧縮」を改良するために、効率の良い新たな解析手法の提案・実装・計算機実験・論文化を行った。(1)に関しては、代謝ネットワークの頑健性解析における提案した指標FBIDを改良し、新指標のweighted-FBID及び学習的FBIDを提案した。改良した指標weighted-FBIDについて、ネットワークのcentrality及びbetweennessの概念を導入し、それぞれのcentrality-FBID及びbetweenness-FBIDを定義した。更に線形SVMを用いて交差検証法によるFBIDを学習し、新たな学習的FBIDを提案した。計算機実験として、実際の代謝ネットワークデータを用いて遺伝子ノックアウトによる改良した指標を計算し、各遺伝子の重要度の予測を行った。(2)に関しては、生体内の異なる化合物の共通構造探索のために、与えられた複数の順序木及び無順序木に対してそれらの木のみ全てを生成するような最小の文法を見つける問題を考えた。そのために現在まで提案した整数計画法を改良し、複数の木構造的データに対する効率の良い圧縮法を提案した。生体内で細胞接着や抗原抗体反応などに重要な役割を果たす糖鎖などの木構造データを無順序木として計算機実験を行い、興味深い結果を得た。順序木に対しては異なるファミリからRNA二次構造を選択し、計算機実験を行った。更に過去に提案した手法との比較を行い、本研究で提案した複数木圧縮法の正確性及び効率性を検証した。以上の(1)の研究に対してはより多くの計算機実験を行い、改良した指標の評価及び論文化をする予定である。(2)の研究成果をまとめて論文を作成し、論文誌に投稿した。

This research is planned and done now (1) "Large-scale metabolism and robustness" "ル化"のcitationき続きとして, machine learning new analysis technique proposal・実装を行った. (2) "Integer Programming Method: Partitioned Grammar Compression" - Improvement, Efficiency and New Analytical Technique - Proposal, Installation, Computer System, and Thesis Culture. (1) Proposal of に关しては, metabolic robustness analysis における, したindicator FBID, をimprovement, のweighted-FBID of new indicator, and びlearning FBID をproposal. Improved index weighted-FBID, ネットワークのcentrality and びbetweennessのconceptをimportし, それぞれのcentrality-FBID and びbetweenness-FBIDをDefinition した. Updated linear SVM using the cross proof method, FBID learning, and new FBID learning proposals. Computer 実験として、実记の Metabolism ネットワークデータを用いて缝子ノックアウトによる Improved index calculation and prediction of importance of each item. (2) に关しては, Exploring the common structure of heterogeneous compounds in vivo, のために, and えられた plural sequence wood andび无order木に対してそれらの木のみ全てをgeneratedするようなminimumのgrammarを见つけるquestionをtestえた. The current improvement of the integer planning method and the efficiency improvement of the complex wood structure are proposed. The cells in the body are linked to the antigen-antibody reaction, which is important, and the fruit is sugar-locked. Sequential wooden structure is used to construct the secondary structure of RNA, and the computer is used to construct the structure. The past proposals and techniques and comparisons are updated, and the proposals of this study are to prove the correctness and efficiency of the complex wood compression method. The above (1) research is based on the computer system, improved indicators, evaluation and thesis culture. (2) The research results are as follows: thesis is written and the thesis is published.