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

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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.