複数時系列遺伝子発現プロファイルを利用した遺伝子制御ネットワーク推定の精度向上手法
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概要
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遺伝子は生命の遺伝情報を記録しており,互いに制御し合っていることが知られている.この複雑な遺伝子間の制御関係を解明するために,個々の遺伝子制御関係を統合した遺伝子制御ネットワークの推定が行われている.しかし遺伝子×実験条件の行列データである遺伝子発現プロファイルは遺伝子数に比べ1実験あたりの測定回数が少ない.数千,数万の遺伝子に対して測定は数十回程度しか行うことができず,測定回数が10以下の遺伝子発現プロファイルも多い.そのため遺伝子発現プロファイルの情報量不足を原因とした遺伝子制御ネットワーク推定の精度低下が問題点となる.本研究では情報量不足を軽減するために複数の時系列遺伝子発現プロファイルを利用し,全プロファイルで一貫して存在する共通の部分ネットワークを全プロファイルを用いて推定する.その後各実験条件で特徴的な部分ネットワークを共通する部分ネットワークをもとに各プロファイルを用いて推定することで推定精度の向上を目指す.本手法を実際の遺伝子制御ネットワークを基にしたシミュレーションデータと,網膜視細胞の桿体,錐体分化時の遺伝子発現プロファイルに対して適用し,有効性を明らかにした.
- 2013-12-27
著者
-
松田 秀雄
大阪大学大学院情報科学研究科バイオ情報工学専攻
-
松田 秀雄
大阪大学大学院 情報科学研究科
-
瀬尾 茂人
大阪大学大学院情報科学研究科
-
竹中 要一
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
瀬尾 茂人
大阪大学大学院情報科学研究科バイオ情報工学専攻
-
渡邉 之人
大阪大学大学院情報科学研究科バイオ情報工学専攻|現在,日本電信電話株式会社
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