グラフの極大成分を用いた生物ネットワークの解析(遺伝子発現・ネットワーク)
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概要
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本稿では、遺伝子転写制御ネットワークや代謝パスウェイなどの生物学的ネットワークを分析するための新しいクラスタリング手法を提案する。この手法では、それぞれのネットワークは辺に重みを持つ無向グラフとして扱われ、辺連結度をもとに定義されるグラフの極大成分が計算される。極大成分どうしは互いに節点を共有し得るので、互いに重複のないように極大成分を選択することで節点集合をクラスターに分割する。タンパク質の機能分類にこの提案手法を適用し、最短距離法、群平均距離法といった従来の手法と比較した。辺の重みには、タンパク質配列間の類似度を用いた。GO(GeneOntology)を用いて評価を行い、よりよい結果を得ることができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-09-15
著者
-
永持 仁
京都大学情報学研究科
-
永持 仁
京都大学大学院情報学研究科
-
阿久津 達也
京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター
-
林田 守広
京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター
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