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大規模データ解析とパスウェイシミュレーションの融合による細胞システム解析の研究

大规模数据分析与通路模拟相结合的细胞系统分析研究

基本信息

批准号：
12J09639
负责人：
長谷川嵩矩
金额：
$ 1.73万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2012
资助国家：
日本
起止时间：
2012 至 2014
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の3年目(最終年度)となる平成26年度では, 「生体内パスウェイ解析を目的とした, 統計モデルとシミュレーションモデルの融合」を達成する新たな時系列解析・多変量解析手法の理論構築と実装, 評価, 論文化を行った. 本研究は生体内パスウェイ解析の(1)統計モデルによるアプローチと(ii)シミュレーションモデルによるアプローチを統合することを目的としており, 前年度までに, 基板となる理論の設計を終え論文として投稿した. これは以下に記されているように既に論文化されている研究成果である. 本年度ではこれらの研究の更なる発展に寄与する2つの研究を行い, これらを発表した.[3]の研究の発展であり, (a)基本的な線形差分モデルを持つ状態空間モデルと(c)微分方程式を持つモデルを統合する枠組みの1つとして, 簡単な非線形モデルの差分方程式を与え, そのパラメータ推定とモデル選択を行った. 非線形の状態空間モデルの隠れ変数の条件付き分布の計算部分に於いて, パラメータの推定に必要な4次のモーメントの情報を維持する形で条件付き確率分布を計算する方法を開発し, 遺伝子ネットワーク推定を行う手法を提案した. 本論文は現在投稿中である.[1]の研究の発展であり, particle filterの欠点と考えられる, 尤度関数が解析的に解けない点, また観測変数が高次元のとき, particleの縮退という現象が発生し, 分布の近似制度が著しく低下する点を改善する, ABC filteringという手法を提案し, シミュレーションデータと実データを用いてその有効性を示した. 本手法は計算機コストが非常に高いが, 従来では取り扱うことが不可能であった高次元で時点数の多い時系列データにも適用でき, 正規性を仮定しない生物学データに妥当な観測ノイズを組み込むことも可能である. 本論文は現在投稿中である.

The 3rd year project (final year) of this study is 2020 Heisei 26, "Purpose of internal bioanalysis", "Statistical analysis of statistical analysis" and "theory construction of new time series analysis and multi-dimensional analysis techniques", evaluation, and thesis culturalization. This study is based on the analysis of in-vivo analysis (1) statistical analysis (ii) ) シミュレーションモデルによるアプローチをintegrated することをpurpose としており, The previous year's performance, The design of the theory of the substrate is completed and the thesis is submitted. This year's ではこれらの Research のChange なる発 Display に Send and する 2 つの Research を行い, これらを発 table した. [3] の Research の発 Display であり, (a)Basic linear differential model state space model (c)Differential equation model integrated model group model, Simple non-linear differential equations and equations, deduced equations and equations. The calculation part of the distribution of the conditional distribution of the non-linear state space is the same as the calculation part of the distribution,パラメータの inference is necessary な 4 times のモーメントのinformation を maintenance するform で condition pay き accuracy distribution を calculation する method を発し, This paper is currently under submission.[1]のResearchの発Developmentであり, Particle filterの无Pointとtestえられる, The solution point of the analysis of the Yuduguan number, the high-dimensional dimension of the measured value, the shrinkage phenomenon of the particle, The approximation system of distribution is low and the point is improved, ABC filtering is a proposal, The effectiveness of the シミュレーションデータと実データを shows the effectiveness of the いてその. This technique is very high using the computer,従来では取り扱うことがimpossibleであったHigh-dimensional で时点の多い时 series データにもAPPLICABLE でき, The formality of the formality of the biology and biology research is correct. This paper is currently being submitted.