知識情報処理的手法を用いたDNAチップからの遺伝子ネットワーク解析

使用知识信息处理方法对 DNA 芯片进行基因网络分析

基本信息

批准号：
14015228
负责人：
花井泰三
金额：
$ 3.46万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度の研究計画に基づいて以下のような研究業績をあげました。(1)DNAマイクロアレイによる遺伝子発現量測定DNAマイクロアレイを用いて、大腸菌または酵母に外部より刺激を加えた際の、発現遺伝子量を測定した。刺激により反応が大きく異なり、発現量が大きな遺伝子の中には機能未知なものが含まれていることも観察できた。(2)適応共鳴理論(ART)による発現遺伝子のグループ化(クラスタリング)時系列マイクロアレイデータに対して、従来から行われている統計的手法の階層的クラスタリング、k平均アルゴリズム、自己組織化ネットワークと今回あらたに適用するART(適用共鳴理論:知識情報処理手法の一つ)による解析を行った。これらの手法を先のデータに適応したところ、生化学的知見に基づく結果に最も近い結果が得られたのは、ARTであった。機能既知の45種類の遺伝子に対する時系列マイクロアレイデータをARTによってクラスタリングを行い、5つのクラスターを得た。その後、このクラスタリング結果に追加する形で、他の遺伝子の時系列データのクラスタリングを行ったところ、よく似た時系列パターンのクラスターが存在する際にはそのクラスターに追加分類され、よく似た時系列パターンのクラスターが存在しない場合は、新しいクラスターを形成した。この結果、機能既知の遺伝子を生化学的知見に基づきながらクラスタリングを行い、その後機能未知の遺伝子のクラスタリングを行うことによって、生化学的知見を取り入れたクラスタリングの可能性が示唆された。他の従来からの手法では、このような分類は不可能であった。機能既知の45遺伝子のクラスタリングをARTで行った結果、生化学的知見から考えてうまく分類できていない遺伝子が、数種類存在したが、その数種類の遺伝子に関してさらなる生化学的な調査を行った。その結果、別の生化学的実験から、ARTの結果を支持するような結果が得られた。このため、ARTは発現遺伝子のクラスタリングの強力なツールであると考えられた。

根据今年的研究计划，我们取得了以下研究成果。 (1)使用DNA微阵列测量基因表达水平使用DNA微阵列测量当向大肠杆菌或酵母施加外部刺激时表达的基因的量。还观察到，反应根据刺激的不同而变化很大，并且一些表达水平较高的基因具有未知的功能。 (2)使用自适应共振理论(ART)对表达基因进行分组(聚类) 这次，我们对时间序列微阵列数据使用了层次聚类、k-means算法和自组织网络等传统统计方法。使用新应用的ART（应用共振理论：知识信息处理方法之一）进行分析。当这些方法应用于以前的数据时，ART 产生的结果最接近基于生化结果的结果。使用ART对45个功能已知基因的时间序列微阵列数据进行聚类，得到5个聚类。之后，当我们除了这个聚类结果之外，还对其他基因的时间序列数据进行聚类时，当存在具有相似时间序列模式的簇时，将其添加到该簇中，当存在具有相似时间序列模式的簇时，将其添加到该簇中。，它被添加到该簇中，如果串行模式簇不存在，则形成一个新簇。结果表明，通过基于生化知识对具有已知功能的基因进行聚类，然后对具有未知功能的基因进行聚类，可以实现结合生化知识的聚类的可能性。其他传统方法还无法进行这样的分类。使用ART对45个已知功能的基因进行聚类的结果是，有几个基因无法根据生化知识很好地分类，但对这几个基因进行了进一步的生化研究。结果，其他生化实验产生了支持 ART 结果的结果。因此，ART被认为是表达基因聚类的有力工具。