ゲノム関連情報から生体分子ネットワークを予測するためのカーネル法の開発

开发从基因组相关信息预测生物分子网络的核方法

基本信息

  • 批准号:
    19700274
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2007 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

私の研究課題は、様々なゲノム関連データを用いて、生体分子(遺伝子やタンパク質、化合物)間の機能的ネットワークの予測法の開発である。主に以下の3点について成果が得られた。遺伝子やタンパク質に関する様々なゲノム関連情報(発現情報、細胞内局在情報、進化情報など)を用いて、遺伝子間の機能ネットワークを予測するシステムGENIESを構築した。複数のデータ統合とカーネル法に基づく教師付き学習のアルゴリズムを実装している点が特長である。現在、オンラインソフトウェアが利用可能となっている(URLは以下の13.備考を参照)。糖鎖という生体分子の構造を、糖鎖転移酵素の遺伝子発現情報から予測する手法を開発した。糖鎖構造を、糖鎖転移酵素とその連続触媒反応から構成されるネットワークの生成物と考え、無向グラフと有向グラフが混在したデータ構造として扱った。連続値の発現データを入力データとして、未知の構造や中間体の予測ができるアルゴリズムが特長である。ガン特異的な糖鎖構造の予測へ応用した成果は、Genome Informatics誌で発表し、現在Webサーバーを構築中である。化合物の構造情報から、その化学反応を予測し、対応する酵素番号(EC番号)を予測する手法を開発した。我々のグループが提唱しているRDMという化学反応分類体系とEC番号の相関をカーネル関数で表現し、それをスコアリングの手順に取り入れることによって、大幅な予測精度の向上を実現した。その手法を実装した化学反応予測システムE-ZYMEを構築し、またNucleic Acids Research誌で発表された最新のKEGGデータベースの論文中にも紹介されている。現在、オンラインソフトウェアが利用可能となっている(URLは以下の13.備考を参照)。
The research topic of this paper is the development of prediction methods for the function of molecular biology (molecular biology, chemical compounds). The main three points below are: Genomes are constructed by using information related to genetic material (discovery information, cellular localization information, evolution information) and function generation among genetic materials. The basic principles of the system are: Now, if you want to use the software, you can use it (URL is 13 below). The molecular structure of glycoproteins and the development of methods for predicting the expression of glycoproteins and enzymes The sugar chain structure, sugar chain shift enzyme and chain reaction are composed of the product of the chain reaction, the non-chain reaction and the chain reaction. The discovery of the missing material is a problem, the unknown structure and the prediction of the intermediate. The results of the prediction and application of unique sugar lock structures are presented in Genome Informatics journal and in the construction of current Web servers. Chemical reaction prediction and enzyme identification (EC identification) of compounds were developed. The correlation between the chemical reaction classification system and EC number was studied. The results showed that the accuracy of chemical reaction classification system and EC number was improved. This method was introduced in the paper on the construction of E-ZYME and the latest KEGG model published in Nucleic Acids Research. Now, if you want to use the software, you can use it (URL is 13 below).

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
KEGG for linking genomes to life and the environment.
  • DOI:
    10.1093/nar/gkm882
  • 发表时间:
    2008-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    14.9
  • 作者:
    Kanehisa M;Araki M;Goto S;Hattori M;Hirakawa M;Itoh M;Katayama T;Kawashima S;Okuda S;Tokimatsu T;Yamanishi Y
  • 通讯作者:
    Yamanishi Y
An improved scoring scheme for predicting glycan structures from gene expression data.
GENIES
精灵
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
E-zyme
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    根本 航

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