細胞分化時系列発現データから遺伝子制御ネットワークを推定するシステムバイオロジー

从细胞分化时间序列表达数据估计基因调控网络的系统生物学

• 批准号: 13J07020
• 负责人: 中山 智義
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J07020/
• 关键词: 遺伝子制御ネットワーク; 時系列発現データ; ダイナミックベイジアンネットワーク; 細胞分化

本研究では細胞分化における時系列遺伝子発現データを用いて細胞分化全体の動的な遺伝子制御ネットワークの変化を解析することで, 細胞分化過程に寄与する遺伝子の推定や細胞分化の機構, 細胞分化過程のシミュレーション手法を作成することを目的としている. それにより, 動的な遺伝子制御ネットワークの変化及び, 生体内の遺伝子全体での遺伝子制御ネットワークの挙動が明らかになり, 細胞分化に寄与する遺伝子の推定とその挙動のシミュレーションが可能になると期待される. そのため、時系列発現データを生物学的な知見に従って分割, ダイナミックベイジアンネットワーク(DBN)推定ソフトウェアSiGNの拡張, 推定された遺伝子制御ネットワークの評価手法の決定を行う計画を実施した.本年度では, 時系列発現データをスライディングウィンドウ法によって分割し, 得られた複数の時系列発現データからSiGNによって複数のDBNを推定することで, 時間の順序を持つ動的な遺伝子制御ネットワークの推定を行った. この手法によって細胞分化における遺伝子制御ネットワークの変遷を確認することができるようになった. また, ベイジアンネットワークの評価尺度としてBNRCを用いて, より入力データを表すネットワークとなる分割位置を求めることができるようになった. これらによって得られた, 時系列発現データを分割して複数の遺伝子制御ネットワークによって細胞分化過程における遺伝子制御ネットワークの変遷を確認する手法を成果としてBIOCOMP'13とJSBi2013にて研究発表を行った.

The purpose of this study is to analyze the genetic mechanism of cell differentiation and the mechanism of cell differentiation, and to establish the genetic mechanism of cell differentiation. In this case, the gene expression of the gene in vivo is expected to be predicted by the gene expression of the gene in vivo. The biological knowledge of the time series discovery is divided into two parts, namely, the first part is divided into three parts, and the second part is divided into four parts. This year, the time series occurrence data is divided into two parts, and the time series occurrence data is divided into two parts, and the time series occurrence data is divided into two parts. The method of cell differentiation is described in detail below. In addition, the BNRC is used to determine the position of the split. The results of this study were obtained by dividing the gene sequence into multiple gene control groups and by identifying the gene control group in the cell differentiation process.

项目成果

Estimation method of large-scale dynamic gene regulatory networks for cell differentiation by separation of time-course data

时程数据分离的细胞分化大规模动态基因调控网络估计方法

• 发表时间: 2013
• 作者: Tomoyoshi Nakayama;Hiromi Daiyasu;Shigeto Seno;Yoichi Takenaka;Hideo Matsudi
• 通讯作者: Hideo Matsudi

Reconstruction of Dynamic Gene Regulatory Networks for Cell Differentiation by Separation of Time-course Data

• 发表时间: 2013
• 作者: T. Nakayama;H. Daiyasu;S. Seno;Y. Takenaka;H. Matsuda