クラスタリングによる遺伝子発現プロファイルの解析

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現在DNAマイクロアレイ等の技術の発展により,様々な条件下での遺伝子発現プロファイルが大量に蓄積されつつある.発現プロファイルとは,遺伝子の発現量を様々な条件下において測定した結果得られる集積データのことである.機能未知の遺伝子の機能を,それと共発現している既知の機能を持つ遺伝子を手がかりに推定したり,特定の条件下で特徴的に発現している遺伝子群を見つけて解析したりするときには,クラスタリングが有効である.ただし,マイクロアレイによって測定された発現量を解析する際には,測定誤差が存在することを考慮する必要があり,このため誤差の影響をうけにくいクラスタリング手法が必要とされている.遺伝子発現プロファイルの従来のクラスタリング手法としては,相関係数を類似性尺度として用いた階層型クラスタリングが代表的である.この方法は遺伝子間の相関係数の最も大きいものから順につないでいき,木構造で表現するという単純なものである.しかし,この方法には利点もあるが,遺伝子間の関係を表現する能力に問題があると考えられる.それは,このクラスタリング手法で表現できる遺伝子間の関係は相関係数が最大であるということだけで,より複雑な関係を表現することができないということである.本研究ではこの問題点を解決するために,グラフ構造に基づくクラスタリング手法を提案した.また実際の発現プロファイルに適用し,相関係数の値のばらつきによる影響を受けにくいクラスタリングを行うことができているかを評価した.この研究の成果をまとめ,2004年12月に横浜で行われた国際会議Genome Informatics Workshop 2004において報告した.