並列データマイニングによる遺伝子ネットワークからの相関遺伝子クラスタの抽出

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本研究の目的は、機能的に相関した遺伝子群(相関遺伝子クラスタ)を網羅的に抽出することである。遺伝子(遺伝子産物)間の相互関係の集合はネットワーク(遺伝子ネットワーク)を構成する。相互関係の例として、ゲノム上での隣接関係、代謝パスウェイ上での隣接関係、配列の類似関係、立体構造の類似関係などがあげられ、それぞれ遺伝子ネットワークを構成する。複数の遺伝子ネットワーク上で共通して近接している遺伝子群は機能的にも相関していると想定して、遺伝子クラスタの抽出を行うシステムを開発した。同システムを用いて大腸菌(Escherichia coli K-12)に関する相関遺伝子クラスタを探索した。その結果、相関遺伝子クラスタの例としてトリプトファンオペロンの一部を構成する遺伝子群を抽出した。これらは、ゲノムおよび代謝パスウェイで隣接し、立体構造も類似している。また、ビオチン代謝に関連する遺伝子群も同様の特徴を有することも結果として得た。さらに、より実用的な例として酵母のツーハイブリッド・システム実験によるタンパク・タンパク相互作用のデータのスクリーニングを同システムを用いて行うことを試みた。その結果、例えば、小胞輸送に関連する特定の遺伝子群がタンパク・タンパク相互作用関係にあると同時にマイクロアレイによる実験においても共発現関係にあるという事例を抽出した。さらに、大腸菌の遺伝子に関するデータと酵母のツーハイブリッド・システム実験によるタンパク・タンパク相互作用のデータに京都大学化学研究所で開発されている配列相同性のデータベースであるKEGG/SSDBのデータに従って関連づけることによって、異なる生物種のデータを用いて相関遺伝子クラスタを発見する手法の有用性を確認した。