遺伝子配列ビッグデータを用いた「タケノコ状進化」の解明

利用基因序列大数据阐明“类竹子进化”

• 批准号: 15J07743
• 负责人: 松井 求
• 金额: $ 1.75万
• 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: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-24 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J07743/
• 关键词: 系統解析; グラフ; 進化シミュレーション; Spectral clustering; 初期進化; TIMバレル; Long branch attraction; 多重配列アライメント; 分子進化; ネットワーク; ペアワイズアライメント

研究課題で掲げた「タケノコ状進化の解明」を実現するために，初年度では新たな系統解析手法「Graph Splitting (GS) 法」を開発した．GS法は，まずペアワイズアライメントに基づいて配列類似性グラフを構築し，次にそのグラフを再帰的に分割することで系統樹を得る―つまり部分配列の類似関係を進化情報に変換する方法である．そして，進化シミュレーションに基づく性能検証を行い，GS法が従来手法を凌駕する性能を持つことを示した．2年目にあたる本年度では1) GS法のさらに詳細な評価，2) GS法の実データ解析への適用，3) GS法を用いた既存手法の性能改善，をそれぞれ試みた．まず，配列長や遺伝子数などのパラメータをより細かく変化させた大規模シミュレーションを行い，(a) 各パラメータを変えてもGS系統樹が依然として最良な推定系統樹であること，(b) グラフ密度を指標として用いることでGS法と従来法を使い分けるべき条件を判別できること，(c) 新たに考案した統計スコアによって系統樹の各枝の信頼性が担保できること，(d) GS法は従来法と比較して最速の手法であること，(e) これまで系統解析が困難とされてきた諸条件（Long branch attarctionなど）に対してGS法が最も頑健であること，を示すことができた．次に実データへの適用例として，TIMバレルスーパーファミリーの系統解析を行ったところ，GS法によって最も確からしい系統樹が推定され，さらにピリミジン代謝の初期進化に関する新規知見が得られた．最後に，GS系統樹をガイドツリーとして用いると，既存の多重配列アライメントや系統解析手法の性能が向上することがシミュレーション解析によって示された．以上の結果より，「タケノコ状進化」の問題に取り組む上でGS法が極めて有用であることが改めて示された．

Research topic で first white jasmines げ た "タ ケ ノ コ shape evolution の interpret" を be presently す る た め に, at the beginning of the annual で は new た な system analytic technique "Graph Splitting method (GS)" を open 発 し た. は GS method, ま ず ペ ア ワ イ ズ ア ラ イ メ ン ト に base づ い て match column similarity グ ラ フ を build し time に そ の グ ラ フ を 帰 に segmentation again す る こ と で system was tree を る - つ ま り department assign column similar masato is の を evolve intelligence に variations in す る method で あ る. そ し て, evolution シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に base づ く performance 検 card line を い, GS method が 従 to technique を above す る performance を hold つ こ と を shown し た. This year, 2 years に あ た る で は 1) GS method の さ ら に な detailed review 価, 2) GS method の be デ ー タ parsing へ の applicable, 3) GS を with い た existing technique の performance improvement, を そ れ ぞ れ try み た. ま ず, with long column や heritage 伝 son number な ど の パ ラ メ ー タ を よ り fine か く variations change さ せ た large-scale シ ミ ュ レ ー シ ョ ン を い, (a) each パ ラ メ ー タ を - え て も GS system tree が still と し て most good な presumption system tree で あ る こ と, (b) グ ラ を フ density index と し て in い る こ と で GS method と 従 to law を い points け る べ き conditions を discriminant で き る こ と, (c) the new た に test case し た statistical ス コ ア に よ っ て system tree の each branch の 頼 sex が guarantee letter で き る こ と, (d) GS method は 従 と compared to method し て steepest の gimmick で あ る こ と, (e) こ れ ま で system analytic difficulty が と さ れ て き た conditions (Long branch attarction な ど) に し seaborne て GS method が も most robust で あ る こ と, を shown す こ と が で き た. Time に be デ ー タ へ の applicable example と し て, TIM バ レ ル ス ー パ ー フ ァ ミ リ ー の line system analytic を っ た と こ ろ, GS method に よ っ て も most truly か ら し い presumption system tree が さ れ, さ ら に ピ リ ミ ジ ン metabolic の early evolutionary に masato す る new rules knowledge が must ら れ た. Finally に, GS system tree を ガ イ ド ツ リ ー と し て in い る と, existing の multiple match column ア ラ イ メ ン ト や system analytic technique の performance が up す る こ と が シ ミ ュ レ ー シ ョ ン parsing に よ っ て in さ れ た. の above results よ り, "タ ケ ノ コ shape evolution" の problem に group take り む で GS method が め extremely useful て で あ る こ と が change め て in さ れ た.

项目成果

Graph Splitting法: 遠縁な進化を明らかにする大規模情報を用いた系統解析手法

图分裂法：利用大规模信息揭示远缘进化的系统发育分析方法

• 发表时间: 2015
• 作者: Motomu Matsui;Wataru Iwasaki
• 通讯作者: Wataru Iwasaki

Graph Splitting Method: Novel Phylogenetic Approach Beyond the Twilight Zone

图分裂方法：超越暮光区的新系统发育方法

• 发表时间: 2015
• 作者: Motomu Matsui;Wataru Iwasaki
• 通讯作者: Wataru Iwasaki

Graph Splitting法: トワイライトゾーンを越える新たな系統解析手法

图分裂方法：一种超越暮色区的新系统发育分析方法

• 发表时间: 2015
• 作者: Motomu Matsui;Wataru Iwasaki
• 通讯作者: Wataru Iwasaki

Graph Splitting法: トワイライトゾーンを越える新たな系統解析アプローチ

图分裂方法：一种超越暮光区的新系统发育分析方法

• 发表时间: 2015
• 作者: Motomu Matsui;Wataru Iwasaki
• 通讯作者: Wataru Iwasaki

NGS時代の新たな系統解析アプローチ: Graph Splitting法

NGS时代的一种新的系统发育分析方法：Graph Splitting方法

• 发表时间: 2015
• 作者: Motomu Matsui;Wataru Iwasaki
• 通讯作者: Wataru Iwasaki