代謝進化のメカニズム-緑色硫黄細菌と生体異物分解経路を中心として-

代谢进化机制 - 关注绿色硫细菌和外源物降解途径 -

• 批准号: 08F08086
• 负责人: 五條堀 孝
• 金额: $ 1.02万
• 依托单位: National Institute of Genetics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08F08086/
• 关键词: 代謝パスウェイ; 節約法; 祖先配列

本研究の目的は緑色硫黄細菌における代謝進化のメカニズムと生体異物分解経路を理解することである。代謝経路の進化において頻繁に起こっている変化を明らかにするためには、まず祖先の代謝経路を推定する必要がある。(この推定には正確さと効率の良さが求められる。)最節約法は、祖先形質を再構築するために広く用いられている方法であるが、形質状態が多い場合には計算コストが高くなる。この計算コストを減軽するため、我々は新たな重みづけ最節約法を開発した。この方法は超計量またはアディティブ重み行列を使うことにより計算時間を大幅に短縮できる。このことはシミュレーションおよび実際のデータ(特に代謝経路のデータ)を用いた場合とにおいて、確認できた(Clemente et al, BMC Bioinformatics 2009)。多くのヌクレオチドやアミノ酸の進化モデルに使われている重み行列は計量ではなく、また計量に変換することができないため、計量重み行列をアディティブ重み行列に分解する問題に取り組み、この問題がNP問題(非決定性多項式時間で解けない問題)であることを明らかにした。現在は、この問題を解くための経験則の開発を行っている。特に、ある特定の属性を持つ重み行列は多項式解で解けることがわかったので、アミノ酸の進化モデルにそのような属性があるかどうかについて調査中である。今後の目標は,この方法を改善し、正確さをさらに高めることである。このことは、特に、等しく最節約的である進化経路を解くために重要である。

The purpose of this study was to understand the metabolic evolution of green sulfur bacteria and the pathway of foreign body decomposition. Metabolic pathway evolution is frequently initiated, and it is necessary to infer ancestral metabolic pathways. (This presumption is correct and the rate is good.) The most important thing is to re-construct the structure of the ancestor's form and quality. This calculation is based on the most important part of the Constitution. This method greatly reduces the calculation time. This is the first time that we've seen this phenomenon, especially in metabolic pathways, and we've seen it in action (Clemente et al, BMC Bioinformatics 2009). The evolution of multi-dimensional polynomial problems is discussed below. Now, the problem is solved, and the development of the system is carried out. In particular, a specific attribute is maintained in the array. The polynomial solution is solved. The evolution of the acid is performed. The attribute is investigated. In the future, the goal is to improve and correct the method. The most economical way to solve the problem

项目成果

Optimized ancestral reconstruction using Sankoff parsimony

使用 Sankoff 简约法优化祖先重建

• 发表时间: 2009
• 期刊: BMC Bioinformatics 10(51)
• 作者: Clemente JC;Ikeo K;Valiente G;Gojobori T
• 通讯作者: Gojobori T