遺伝子ネットワークの解析と可視化システムの開発

基因网络分析与可视化系统开发

• 批准号: 13208025
• 负责人: 篠原 歩
• 金额: $ 2.18万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13208025/
• 关键词: 遺伝子発現; パターン発見; ゲノム情報処理; パターン照合; 機械発見; 探索アルゴリズム; 機械学習

本研究は,遺伝子の相互作用を明らかにするために,破壊や過剰発現による実験結果を集めた遺伝子発現プロファイルデータから,そこに内在する相互作用を表現するための規則をユーザとの対話の中で発見するためのシステムを開発することを目的とする.我々の研究グループでは,重み付きネットワークモデルを導入し,発現プロファイルデータから遺伝子間の力関係を辺の重みとして取り出すアルゴリズムを設計し,予備実験を行ってきた.このネットワークを効率よく可視化するための方法論を確立し,それを実装することが目的である.本年は,グラフィカルモデリングと呼ばれる統計的手法の中で用いられている,共分散選択の技法を応用したシステムを構築し,実データに対して適用を行った.また,遺伝子発現プロファイルデータのみならず,遺伝子の配列情報を合わせてネットワークの同定をより高精度に行うことを目指して,配列データからそこに内在する共通なパターンを抽出する問題について,特に高機能化と高速化に力点をおいて研究を展開した.その結果,部分文字列パターンおよびエピソードパターンに関して,実用的な時間で最も分類精度の高いパターンを見つけだすアルゴリズムの開発に成功した.また,その中で頻繁に用いられる部分に特化したデータ構造を開発し,これらを機械発見システムBONSAIの中に組み込んだ.このことにより,これまでの部分文字列パターンのみを用いた表現方法よりも簡潔でより分類精度のよい決定木が抽出できることを確認した.

In this study, the sub-cluster interaction was used to understand the performance of each other, and the results were collected. In this study, the sub-cluster interaction was used to understand the impact of each other, and the results were collected. In this study, the sub-cluster interaction was used to understand the performance of each other, and the results were collected in the results. We have studied the data acquisition system, and re-checked the number of users who entered the computer system, and then made sure that the information system was registered and that the device was registered. Please tell me that the method is correct, and that the purpose is not correct. This year, we have used the method of statistics. We have selected the techniques of statistics. We have selected the techniques of statistics. In order to improve the accuracy of the system, we can see that the precision of the system is the same as that of the high-precision system. The system is designed to improve the accuracy of the system. In this paper, we can see that the performance of the high-precision system is the same as that of the high-precision system. The equipment is designed to improve the accuracy of the system, and the system is designed to improve the accuracy of the system. According to the results, some of the text columns show the highest accuracy in terms of classification accuracy and accuracy, and that some of the text columns are successful. In the middle of the war, some of the special equipment is used to start the operation, and the mechanical equipment can be found in the organization of the BONSAI. In order to determine the accuracy of the classification, the accuracy of the extraction of the wood is determined by the display method.

项目成果

M.Hirao et al.: "A Practical Algorithm to Find the Best Episode Patterns"Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2226. 435-440 (2001)

M.Hirao 等人：“寻找最佳剧集模式的实用算法”人工智能讲座笔记。

T.Kida et al.: "Multiple Pattern Matching Algorithms on Collage System"Lecture Notes in Computer Science. 2089. 193-206 (2001)

T.Kida 等人：“拼贴系统上的多重模式匹配算法”计算机科学讲义。

H.Bannai et al.: "More Speed and More Pattern Variations for Knowledge Discovery System BONSAI"Genome Informatics 2001. 454-455 (2001)

H.Bannai 等人：“知识发现系统 BONSAI 的更快速度和更多模式变化”基因组信息学 2001. 454-455 (2001)

S.Inenaga et al.: "On-Line Construction of Symmetric Compact. Directed Acyclic Word Graphs"Proc. 8^<th> International Symposium on String Processing and Information Retrieval. 96-110 (2001)

S.Inenaga 等人：“对称紧凑有向无环字图的在线构造”Proc。

S.Aburatani et al.: "Correspondence between a Genetic Network Inferred from Expression Profiles by Strategic Gene Disruptions and the Known Regulatory Relationships"Genome Informatics 2001. 268-269 (2001)

S.Aburatani 等：“战略性基因破坏从表达谱推断的遗传网络与已知调控关系之间的对应关系”基因组信息学 2001. 268-269 (2001)