確率的接近法による遺伝子情報処理技術の研究

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近年のゲノムプロジェクトの進展により膨大な塩基配列データが蓄積されているが、コードされている未知遺伝子の機能を同定するためには、遺伝子と表現型との関連づけが不可欠である。本研究では、遺伝病や癌を始めとした遺伝子異常によって引き起こされる疾病に関するデータから、未知遺伝子の機能を同定するためのアプローチとして、RLGS(Restriction Landmark Genomic Scanning)法に注目する。RLGS法では、特定の制限酵素認識部位をランドマークとした二次元RLGSパターンを比較することにより、遺伝子疾患から生じるDNA変化を検出することが可能になる。しかし、RLGS画像には様々な歪み、スポット形状変化や複雑な背景パターンが観察されるため、目視によるRLGS画像上のスポット認識及びスポット照合は至難を極め、大量のRLGS画像を客観的に処理する事は非常に難しい。そこで我々は人間の手を介さず自動的にRLGS画像を解析し、RLGS画像上のスポット情報を抽出するためのコンピュータ・アルゴリズム及び、複数のRLGSスポット・パターンを比較し、複数のRLGSパターン上のスポット対応関係を自動検出するためのコンピュータ・アルゴリズムの開発を行った。本年度は、スポット形状をガウス型関数を用いて表現する「ガウス・モデリング」アルゴリズム、グラフ照合開始点の自動探索の実装を行なった。本アルゴリズムを癌細胞のRLGS画像に適用したところ、2742個ものスポットが検出でき、目視との比較では、検出されていないスポット、間違って認識されてしまった偽スポットの数とも高々数個にとどまった。正常画像の場合も同様に合計1879個ものスポットを自動認識することが出来、両者の照合では、ほぼ、目視に匹敵する画像間の照合を実現した。