正規化ガウス関数ネットワークモデルを用いた遺伝子ネットワーク同定

使用归一化高斯函数网络模型进行基因网络识别

基本信息

批准号：
18710166
负责人：
木村周平
金额：
$ 0.7万
依托单位：
Tottori University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は,DNAマイクロアレイデータによって計測された遺伝子発現量の時系列データから,遺伝子ネットワークの正規化ガウス関数ネットワーク(NGnet)モデルを同定することである.遺伝子ネットワークが同定できれば,創薬や生命の理解といった医学・生物学分野への貢献が期待でき,そのため遺伝子ネットワークの同定はバイオインフォマティクス分野における重要なトピックの一つとなっている.本年度は昨年度に引き続き,遺伝子ネットワーク同定器の開発を行った.昨年度に開発した手法では微分方程式を一切解かなかったため,計算時間は短いもののシミュレーションには利用できないという問題点があった.そこで今年度は昨年度に開発した手法を改良し,微分方程式を解きながら遺伝子ネットワークを同定することで,既存手法よりも比較的短時間にシミュレーションに利用可能なモデルを獲得することのである手法を開発した.具体的には与えられたDNAマイクロアレイデータに合うようなNgnetモデルを同定するために,適切な遺伝子発現量の時間変化量を推定する問題を関数最適化問題として定式化し,これを局所最適化手法によって最適化することで妥当なモデルを得る手法を開発した.幾つかの人工的な遺伝子ネットワーク同定問題,及び大腸菌のDNA修復系における遺伝子ネットワーク同定を通して,提案手法の有効性を確認した.その結果,提案手法は従来手法よりも疑陽性の相互作用が多く推定される傾向があるものの,十分に妥当な遺伝子ネットワークを同定することが可能であるということが確認できた.

这项研究的目的是通过通过DNA微阵列数据测量的基因表达的时间序列数据来确定基因网络的归一化高斯函数网络（NGNET）模型。如果可以鉴定基因网络，则可以预期它将为医学和生物学领域做出贡献，例如药物发现和理解生命，因此，基因网络的鉴定已成为生物信息学领域的重要主题之一。今年，我们继续像去年一样开发一种基因网络识别设备。由于去年开发的方法无法解决任何微分方程，因此问题是，尽管计算时间很短，但它无法用于模拟。因此，今年我们改善了去年开发的方法，并在仍在求解基因网络的同时解决了微分方程。通过识别适合给定DNA微阵列数据的NGNET模型，我们开发了一种方法，该方法获得了可以在相对较短的时间内用于仿真的模型。具体而言，为了识别适合给定DNA微阵列数据的NGNET模型，我们提出了一个问题，即估计基因表达的时间变化量作为功能优化问题，并通过使用局部优化方法获得合理的模型来优化此问题。我们通过多个人工基因网络鉴定问题和大肠杆菌DNA修复系统中基因网络的鉴定证实了所提出的方法的有效性。结果，我们确认，尽管所提出的方法比常规方法具有更多的假阳性相互作用，但可以识别出足够合理的基因网络。

项目成果

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专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Inference of Genetic Networks using a Reduced NGnet Model

使用简化的 NGnet 模型进行遗传网络推理

DOI：
发表时间：
2007
期刊：
Proc. of the 2007 International Joint Conference on Neural Networks
影响因子：
0
作者：
田中保士;高山勝巳;辻子裕二;廣瀬康平;侯文忠;Shuhei Kimura;Shuhei Kimura
通讯作者：
Shuhei Kimura

Function Approximation Approach to the Inference of Normalized Gaussian Network Models of Genetic Networks

遗传网络归一化高斯网络模型推理的函数逼近法

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Proceedings of the 2006 International Joint Conference on Neural Networks
影响因子：
0
作者：
S.Kimura;K.Sonoda;S.Yamane;K.Matsumura;M.Hatakeyama
通讯作者：
M.Hatakeyama

DOI：
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