複数の異なるゲノムデータに基づく生物学的機能予測

基于多种不同基因组数据的生物学功能预测

基本信息

批准号：
04J61620
负责人：
山西芳裕
金额：
$ 0.64万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,様々なゲノム情報から,タンパク質間の機能ネットワークを予測する手法を開発した.カーネル正準相関分析を用いて,ゲノムデータとタンパク質ネットワークの相関モデルを構築し,新規のタンパク質間ネットワークを予測する方法を提案した.この方法の独自性は,教師付き学習の枠組においてネットワーク推定を行なう点にある.まず,第一段階として,ネットワークが既知のタンパク質セットから,ゲノムデータとパスウェイの相関(ネットワーク構築原理)を,数学的に学習させモデルを構築する.第二段階として,そのモデルを,ネットワークの分かっていないタンパク質セットに当てはめ,ネットワークを予測する.実際の適用例として,出芽酵母のタンパク質間の機能ネットワークを,マイクロアレイ遺伝子発現情報,酵母2ハイブリッドシステムによる相互作用情報,タンパク質の細胞内局在情報,系統プロファイルの4種類のデータから予測した.実験によって判明している既知のタンパク質ネットワークを用いて評価した結果,本研究で提案する複数のデータの統合と教師付き学習の効果によって,先行研究の方法(教師なし学習)よりも予測精度が著しく向上することが確認できた.そこで,全てのタンパク質セットに対して提案手法を適用し,出芽酵母の6059個のタンパク質からなる機能的ネットワークを推定した.それを基に,未知のタンパク質の機能や,missing酵素の遺伝子候補を予測し,その妥当性について検討し,この手法が新しい生物学的な発見に繋がる可能性について議論した.

在这项研究中，我们开发了一种方法来预测来自各种基因组信息的蛋白质之间的功能网络。使用内核规范相关性分析，我们提出了一种预测新型解释蛋白网络的方法。这种方法的独特性在于在监督学习的框架中进行网络估计。首先，作为第一步，我们从数学上训练了一组已知蛋白质的基因组数据与途径（网络构建原理）之间的相关性，其中已知网络，第二步是将模型应用于网络未知的一组蛋白质，并预测该模型。作为一种实际应用，我们可以使用芽酵母中蛋白质之间的功能网络，然后使用显微镜在蛋白质之间创建功能网络。我们预测了四种类型的数据：Loweray基因表达信息，酵母两杂交系统的相互作用信息，蛋白质的亚细胞定位信息以及谱系谱。我们使用已知的蛋白质网络评估了通过实验确定的，发现本研究中提出的多个数据的整合的影响以及监督学习的影响显着提高了对先前方法的预测准确性（无监督学习）。因此，我们将所提出的方法应用于所有蛋白质集，并估计了由6059个蛋白质组成的功能网络。基于此，我们预测了未知蛋白质和缺失酶的基因候选物的功能，并检查了这些方法的有效性，并讨论了这种方法可能导致新的生物学发现的可能性。