確率的接近法による遺伝子情報処理技術の研究

利用概率方法研究遗传信息处理技术

• 批准号: 10168209
• 负责人: 小長谷 明彦
• 金额: $ 1.92万
• 依托单位: Japan Advanced Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-10168209/
• 关键词: 二次元電気泳動; RLGS法; 遺伝子知識ベース; 遺伝子情報処理

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。

Recent の ゲ ノ ム プ ロ ジ ェ ク ト の progress に よ り swelled な salt base with column デ ー タ が accumulation さ れ て い る が, コ ー ド さ れ て い る unknown legacy を 伝 son の functions with fixed す る た め に は phenotypes, but 伝 と と の masato even づ け が not owe で あ る. This study で は beginning, but 伝 や carcinoma を め と し た heritage 伝 child abnormal に よ っ て lead き up こ さ れ る disease に masato す る デ ー タ か ら を, unknown but 伝 の functions with fixed す る た め の ア プ ロ ー チ と し て, RLGS (Restriction Landmark Genomic Scanning) method に attention す る. Method of RLGS で は, specific limitations の enzyme known を ラ ン ド マ ー ク と し た secondary yuan RLGS パ タ ー ン を compare す る こ と に よ り, but 伝 disorders か ら raw じ る DNA - the を 検 out す る こ と が may に な る. し か し portraits, RLGS に は others 々 な slanting み, ス ポ ッ ト shape - the や complex 雑 な background パ タ ー ン が 観 examine さ れ る た め, visual に よ る RLGS portrait on の ス ポ ッ ト understanding and び ス ポ ッ ト according は to difficult を extremely め, a large number of の RLGS portrait を guest 観 に 処 Richard す は very に skill to do difficult things る し い. そ こ で I 々 は の human hand を interface さ ず automatic に RLGS portrait を parsing し, portraits RLGS の ス ポ ッ ト intelligence を spare す る た め の コ ン ピ ュ ー タ · ア ル ゴ リ ズ ム and び, plural の RLGS ス ポ ッ ト · パ タ ー ン を し and plural の RLGS パ タ ー ン on の ス ポ ッ ト 応 seaborne masato is を 検 out automatically す る た め の コ Youdaoplaceholder2 ピュ タ タ · ア ゴリズム ゴリズム ゴリズム ピュ develop を business った. This year は, ス ポ ッ ト shape を ガ ウ ス masato number を with い て performance す る "ガ ウ ス · モ デ リ ン グ" ア ル ゴ リ ズ ム, グ ラ フ as the starting point の and automatic exploration の line be loaded を な っ た. This ア ル ゴ リ ズ ム を cancer の RLGS portrait に applicable し た と こ ろ, 2742 も の ス ポ ッ ト が 検 out で き, visual と の is で は, 検 さ れ て い な い ス ポ ッ ト, breach between っ て know さ れ て し ま っ た pseudo ス ポ ッ ト の number と も high 々 several に と ど ま っ た. Normal portrait も の occasions with others に total 1879 も の ス ポ ッ ト を automatically know す る こ と が out, the persons who struck の で は, ほ ぼ, visual に match す る の between portrait as close を be presently し た.

项目成果

Takahashi, K., Konagaya,A: "Fully-Automated Spot Recognition and Matching Algorithms for 2-D Gel Electrophoretogram of Genomic DNA" Genome Informatics. 9. 161-172 (1998)

Takahashi, K.，Konagaya,A：“基因组 DNA 二维凝胶电泳图的全自动斑点识别和匹配算法”基因组信息学。