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癌の多様な表現型を司る遺伝子ネットワークを予測するデータ統合型情報解析手法の開発

开发数据集成信息分析方法来预测控制不同癌症表型的基因网络

基本信息

批准号：
10J10037
负责人：
新井田厚司
金额：
$ 1.22万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至 2012
项目状态：
已结题

项目摘要

平成22年度は以下の2つの成果を得た。1)これまでに開発していた教師無し学習遺伝子セット探索法、EEM法を拡張し、BEEM法及びMIEA法を開発した。BEEM法はバイクラスタリング法を用いることにより、与えられた遺伝子セットがサンプルサブグループに特異的に発現上昇、又は発現低下するようなサブセットを含かどうかについて検定する。一方、MIEA法は特異値分解を利用して、与えられた遺伝子セットの発現プロファイルがノンランダムなパターンを持つかどうかを検定する。さらに、様々なシミュレーションデータ及び実際の生物学的実験データを用いたベンチマークテストを行うことにより、EEM,BEEM,MIEAを含む各種教師無し学習遺伝子セット探索法の性能、特性を明らかにした。これらの結果は教師無し学習遺伝子セット探索法の方法論的な礎となるべき研究であり、今後、この結果に基づいて生物学的応用を目指す。2)共同研究者から提供された大腸がんCGHアレイデータ及び発現マイクロアレイデータを用いて大腸がんゲノムにおいて高頻度に増幅しているMyc遺伝子座位のコピー数プロファイル、Myc遺伝子の発現量、EEM法により抽出された発現モジュールの活性ブロファイルが互いに相関することを示した。この結果によりEEM法により抽出されたモジュールの上流にあるドライバー遺伝子をCGHアレイデータから探索出来る可能性が示された。23年度からはこの結果に基づき包括的ドライバー遺伝子探索法の確立を試みる。

The following results were obtained in FY22. 1) これまでに开発していたThe teacher has learned the これまでに开発していたteaching method, EEM method を拡张し, BEEM method and びMIEA method を开発した. BEEM Method The unique グループにに発appears to rise, and the は発appears to fall again. On the one hand, the MIEA method is used to analyze specific values, and the MIEA method is used to analyze specific values.発现プロファイルがノンランダムなパターンをhold つかどうかを検定する.さらに、様々なシミュレーションデータ and び実记の creatures Learn how to use いたベンチマークテストを行うことにより, EEM, BEEM, MIEA are included in the performance and characteristics of various teachers' learning methods.これらの Result は Teacher 无し Study legacy 伝子セット Exploratory method の Basics となるべき Research であり, from now on, この Result にBasic づいて Biology 応用を Eyes す. 2) The co-researchers Kazuo provided the research results of Kazuo Nakahara CGH and Hikari Hashimoto Myc伝子seatのコピーnumberプロファイル, Myc伝子の発现quantity, EEM法によりdraw出された発appears モジュールのActivity ブロファイルが Mutual いにrelated することを Show した.このRESULTSによりEEM 法によりdraw out されたモジュールの上流にあるドライバー伝子をCGHアレイデータからExplore the possibility and show it. In 2023, the results of the 23rd year of research and development included the establishment of the からはこの results and the のドライバー缝子exploration method.